Comment collecter correctement des données pour les modèles d'apprentissage automatique

Date: 2024-04-26 | Temps de lecture: 8 minutes (1578 words)

La valeur de l'apprentissage automatique (Machine Learning) est en augmentation. Ceux qui maîtrisent rapidement le ML ont un avantage sur leurs concurrents. Les entreprises achètent souvent des technologies pour développer des stratégies, mais ne prennent pas en compte la préparation des données.

L'apprentissage automatique continuera de croître et d'influencer les processus commerciaux. Les entreprises bénéficieront de la technologie si elles établissent une base de données précise. La quantité et la qualité des informations affectent les résultats du ML.

Exploitez pleinement le potentiel de l'apprentissage automatique

Pour que les modèles d'apprentissage automatique fonctionnent efficacement, il faut disposer d'une quantité suffisante de données pertinentes. Plus l'information est de qualité, plus l'IA est performante. Avec des données inexactes, incomplètes ou contradictoires, le modèle produira des résultats erronés. Assurez-vous de vérifier la qualité des données avant de les utiliser.

La précision des prévisions du modèle influence la prise de décision et la croissance des performances commerciales. Avec des données correctes, le risque d'erreurs est réduit. Si les données sources sont biaisées par rapport à un groupe N, les résultats seront également biaisés. L'apprentissage automatique nécessite des ensembles de données variés et représentatifs.

Les modèles d'apprentissage automatique s'appuient sur une base de données pour continuer à apprendre et à s'améliorer. De nouvelles informations sont nécessaires pour adapter et ajuster les prévisions en tenant compte des nouvelles tendances et régularités.

Termes de la technologie de l'apprentissage automatique

Les algorithmes sont des calculs mathématiques qui traitent et ajustent les données d'entrée. On peut légitimement qualifier les algorithmes de "cerveau" de l'apprentissage automatique.

Le modèle définit la relation entre les données d'entrée (les caractéristiques) et les informations que les scientifiques des données tentent de prédire - les données étiquetées (preuves). Les données étiquetées incluent, par exemple, la surface d'une maison ou le nombre de ventes par jour.

Les ensembles de données sont utilisés pour entraîner les modèles. Plus il y a d'informations, plus les prédictions sont précises.

L'apprentissage dans le ML consiste à ajuster le modèle en fonction des informations reçues. Le processus se termine lorsque les scientifiques des données sont sûrs de la précision des prédictions du modèle. En fin de compte, de nouvelles informations émergent, pertinentes dans l'environnement commercial.

Par exemple, la reconnaissance faciale fonctionne parce que le modèle est formé sur des milliers de photos et d'exemples de la vie réelle. Si un réseau social prétend reconnaître une personne sur une photo "dans la plupart des cas", alors le résultat est considéré comme réussi.

Big Data est la base des plateformes et des applications ML, sans lesquelles aucun résultat fiable ne serait possible. Des données traitées, nettoyées et structurées sont un prérequis indispensable pour le succès de la résolution des tâches d'apprentissage automatique.

Étapes de l'apprentissage automatique

Le processus standard de ML améliore l'expérience client, renforce la personnalisation, la segmentation, la prédiction de la désertion des clients et les analyses. Pour l'apprentissage automatique, les entreprises choisissent des plateformes de données client qui recueillent suffisamment d'informations sur les clients. Par exemple, Altcraft Platform fusionne différentes sources d'informations dans une seule interface.

Profil numérique unifié du client dans Altcraft Platform

Trois phases de l'apprentissage automatique

Phase 1 : Il s'agit du traitement des données d'entrée, qui se déroule avant d'obtenir un ensemble de données préparé, ou une base fiable, comme mentionné ci-dessus. Tout d'abord, les sources d'information sont identifiées. Ensuite, des technologies sont utilisées pour traiter, valider et nettoyer rapidement de gros volumes de données.

Cette étape est appelée "nettoyage des données", et elle nécessite une grande partie du temps et des efforts des data scientists. Lorsque les données d'entrée sont mal formatées ou fournies sans le contexte nécessaire, l'apprentissage est incomplet : le modèle ne produira pas de résultats précis.

Phase 2 : Les investissements en temps et en ressources consacrés au nettoyage des données à la première étape commencent à porter leurs fruits. Les algorithmes d'apprentissage automatique commencent à travailler, pour lesquels les données deviennent des "ensembles de test". De tels ensembles apparaissent constamment, donc le processus est répété. Plus il y a de données, mieux le modèle apprend. Les data scientists vérifient les résultats tout au long du processus. Ils observent la réaction du modèle aux nouvelles données de test et confirment que les prédictions sont pertinentes.

Phase 3 : Elle commence lorsque le modèle a montré sa fiabilité à la phase précédente. À la troisième phase, la "production" commence : l'apprentissage automatique fonctionne avec les données en temps réel, fournit des prédictions et influence les décisions commerciales.

Chaîne d'approvisionnement des données en apprentissage automatique

La chaîne d'approvisionnement des données consiste à collecter, traiter et transformer les données en une base sur laquelle les algorithmes d'apprentissage automatique s'appuient pour faire des prévisions et prendre des décisions. La précision des modèles d'apprentissage automatique dépend de la qualité et de la quantité de données dans la chaîne.

Étape 1 : Collecte

À la première étape, les informations sont collectées à partir de différentes sources : bases de données, capteurs, plateformes, réseaux sociaux, et autres. Des informations pertinentes et fiables, avec des scénarios et des problématiques qui sont résolus par les modèles d'apprentissage automatique, sont nécessaires.

La préparation des données client pour les projets d'apprentissage automatique n'est pas toujours une tâche simple. Surtout avec des sources d'information disparates à l'intérieur et à l'extérieur de l'organisation. Pour plus de précision, choisissez des données qui ont plus de chances d'atteindre l'objectif - faire des prédictions pour résoudre des problèmes commerciaux. Il ne s'agit pas seulement de réagir aux paniers abandonnés ou de fournir des recommandations, mais de prédire l'avenir.

Pour les marques, les données d'entrée comprennent des informations sur l'activité en ligne, les achats et l'interaction avec le service client, ainsi que le comportement des utilisateurs dans les applications mobiles.

Les scénarios dans lesquels les informations sont moins facilement accessibles sont complétés par une couche d'informations (Data Layer) provenant de la couche hébergée (Hosted Data Layer). Les données statiques fonctionnent comme un complément à la couche dynamique des données sur la page du site, où les informations sont collectées en temps réel.

De plus, compte tenu des nouvelles réglementations (GDPR et autres), les entreprises doivent obtenir le consentement pour l'utilisation des données personnelles. Assurez-vous que les informations pour l'apprentissage automatique sont collectées de manière correcte et légale.

Étape 2 : Standardisation et normalisation

Après la collecte des données, celles-ci sont standardisées et transformées dans un format compatible avec les algorithmes d'apprentissage automatique. Elles sont uniformisées indépendamment de leur source ou de leur type. Les doublons sont supprimés, les données obsolètes sont éliminées, et les valeurs manquantes sont comblées. Les données sont converties dans un format standard : CSV ou JSON, qui peut être traité par les algorithmes d'apprentissage automatique.

Pour obtenir des résultats précis, les algorithmes d'apprentissage automatique nécessitent des données cohérentes et uniformes. Sinon, des erreurs ou des biais peuvent apparaître dans les modèles. Par exemple, si les données contiennent des valeurs manquantes ou des formats incompatibles, les algorithmes d'apprentissage automatique produiront des prédictions imprécises ou peu fiables.

Le nettoyage et la normalisation des données "sales" consomment des dizaines d'heures pour les data scientists. Ils doivent parfois prendre des décisions sur la base d'informations incomplètes ou incorrectes, ce que les chercheurs ne comprennent pas toujours.

Des extensions spéciales côté client manipulent et standardisent les données sur le serveur, ce qui n'est pas adapté à l'apprentissage automatique. Il est préférable de le faire dans le navigateur du client au fur et à mesure de la réception des données depuis le serveur.

Les spécifications des événements permettent de contrôler la qualité des ensembles de données entrants en temps réel. Elle est lancée lorsqu'il y a de nouveaux événements. En quelques minutes, la propreté des informations est testée et leur conformité aux exigences de l'apprentissage automatique est vérifiée.

Base de données pour l'apprentissage automatique et les affaires

Des données fiables sont utiles non seulement pour l'apprentissage automatique, mais aussi pour les décisions basées sur les données. Des décisions fondées sur des données précises et vérifiées sont essentielles. Si une entreprise ne s'appuie pas sur des données, elle court le risque de subir des pertes financières.

Des informations complètes et précises sur les clients peuvent aider à adapter les produits, les services et le contenu dans les canaux de marketing pour répondre aux besoins des clients.

Une base de données de qualité stimule la croissance des affaires, simplifie l'automatisation des tâches répétitives et libère du temps pour les employés, qui peuvent se consacrer à des stratégies plutôt qu'à des tâches routinières. Cela augmente la productivité, économise le budget et améliore la rentabilité. Les données facilitent également l'identification des tendances et des modèles dans le secteur des affaires et permettent de réagir plus rapidement aux changements sur le marché : lancement de nouveaux produits, services et prise de décisions éclairées.

De plus, sans collecte, organisation et gestion appropriées des informations, une entreprise ne sera pas conforme au GDPR et au CCPA.

Travaillez intelligemment avec les données sur Altcraft Platform. Stockez les informations en toute sécurité dans une seule fenêtre sur votre serveur. Augmentez la fidélité et le niveau de ventes. La plateforme propose également un module d'IA - Best Send Time. Vous pourrez ainsi planifier l'envoi de courriels de manière à ce que vos clients reçoivent les messages au moment qui leur convient le mieux. Cela augmentera considérablement l'engagement des abonnés.

Source: Tealium