Prétraitement des données

Le prétraitement des données fait référence aux différentes techniques utilisées pour nettoyer, transformer et normaliser les données brutes avant de les utiliser dans des modèles d’intelligence artificielle. Cela peut inclure des étapes telles que la suppression des valeurs manquantes, la normalisation des échelles, la réduction de la dimensionnalité, et le codage des variables catégorielles.

Exemple : Dans le cadre de l’apprentissage machine, le prétraitement des données pourrait impliquer la normalisation des valeurs numériques pour les ramener à une échelle standard, afin d’éviter que des caractéristiques avec des unités différentes ne dominent l’apprentissage.

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