IMPORTANCE DES DONNÉES

Le modèle est au cœur de toutes les activités d'apprentissage automatique. Nous développons, surveillons, déployons, améliorons et testons un modèle, mais celui-ci doit toujours être étayé par des données pertinentes. Il est donc préférable de se concentrer sur l'amélioration des données plutôt que sur le modèle sous-jacent.

Nous pouvons vous aider à donner du sens à des données sales, non structurées et difficiles d'accès en les transformant en informations significatives. Nous collecterons les données brutes, les examinerons et les segmenterons, puis nous les livrerons dans un format compréhensible afin qu'elles puissent être agrégées pour générer des informations.

ÉCHANTILLONNAGE DES DONNÉES DE QUALITÉ

L'approche standard de la science des données explique qu'un plus grand nombre de données permet d'obtenir de meilleurs modèles d'apprentissage automatique, mais nous devons nous souvenir du principe Garbage In Garbage Out ! 

Ce n'est pas seulement le volume de données, mais la qualité des données qui contribue au développement de modèles d'apprentissage automatique plus performants. Tout modèle d'apprentissage automatique qui tente d'apprendre un modèle impliquant des caractéristiques trop bruyantes ou pas assez variées sera rendu inefficace, quelle que soit la quantité de données.

Plus de données n'est pas toujours mieux, et il y a des cas où moins de données serait préférable ou plus souhaitable. Plus de données peut également entraîner des dépenses imprévues qui ne sont pas justifiées par les avantages. De petits ensembles de données peuvent être préparés pour être suffisants pour répondre à la question d'intérêt, et la collecte de données supplémentaires n'augmenterait pas le temps pratique ou les charges financières.

ANALYSE DES DONNÉES

Les services d'analyse de données et de pipelines impliquent la sélection d'échantillons de qualité, de descripteurs et d'attributs de qualité, de sources de données complémentaires, l'évaluation de l'étiquetage et la proposition de structures de données permettant d'utiliser des algorithmes adaptés.