Préparation des données pour l'apprentissage automatique : un guide étape par étape
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De nombreuses entreprises supposent qu'il suffit d'introduire de gros volumes de données dans un moteur de ML pour générer des prédictions précises. La vérité est que cela peut entraîner un certain nombre de problèmes, par exemple, un biais algorithmique ou une évolutivité limitée.
Le succès de l'apprentissage automatique dépend fortement des données.
Et la triste réalité est que tous les ensembles de données sont erronés. C'est pourquoi la préparation des données est cruciale pour l'apprentissage automatique. Cela permet d'éliminer les inexactitudes et les biais inhérents aux données brutes, de sorte que le modèle ML résultant génère des prédictions plus fiables et plus précises.