Le traitement de données en apprentissage [Module IA Master GC]

## Le traitement de données en apprentissage

Les données sont essentielles en intelligence artificielle (IA), notamment dans le domaine de l'apprentissage automatique. Elles servent de matière première à ces systèmes pour apprendre et généraliser des modèles à partir des exemples fournis. En gros, l'IA apprend à partir des données.

Avant d'être utilisées pour entraîner un modèle, les données peuvent nécessiter un prétraitement. Cela peut inclure :

1. La collecte des données : Cette étape consiste à recueillir des données brutes à partir de différentes sources telles que des bases de données, des fichiers, des capteurs, des flux de données en temps réel, etc.

2. Nettoyage des données : Les données collectées peuvent contenir des erreurs, des valeurs manquantes, des valeurs aberrantes ou des incohérences. Le nettoyage des données implique la correction de ces problèmes pour garantir que les données sont de haute qualité et fiables.

3. Exploration des données : Cette étape implique l'analyse exploratoire des données pour comprendre leur structure, leurs relations et leurs caractéristiques.

4. Transformation des données : Les données peuvent nécessiter des transformations pour les rendre adaptées à l'analyse ou à l'entraînement des modèles. Cela peut inclure la normalisation des données, la réduction de dimensionnalité, l'encodage des variables catégorielles, etc.

5. Séparation des données : Les ensembles de données sont généralement divisés en ensembles d'entraînement, de validation et de test pour l'entraînement, l'évaluation et la validation des modèles.

6. Ingénierie des fonctionnalités : Cette étape consiste à créer de nouvelles caractéristiques à partir des données existantes pour améliorer les performances des modèles.

7. Traitement en temps réel : Dans certains cas, le traitement des données doit être effectué en temps réel pour prendre des décisions en temps opportun. Cela nécessite souvent des techniques de traitement de flux de données et des architectures informatiques spécifiques.