‫Hé, c'est Andre ici avec un petit conseil pour vous maintenant au cours des deux prochaines vidéos,
‫Danielle va vous montrer son flux de travail d'apprentissage automatique.
‫Et l'une des choses qu'il va faire est de nettoyer les données, de les transformer et d'effectuer toutes sortes
‫de manipulations dessus.
‫Maintenant, je veux que nous prenions une vue de haut niveau dès maintenant, car lorsque nous travaillons avec des cahiers Jupiter, cela
‫peut devenir vraiment déroutant.
‫On dirait presque que nous faisons un tas d'étapes sans comprendre le pourquoi.
‫Mais je veux prendre du recul ici et comprendre pourquoi nous faisons les choses que nous allons faire au cours des
‫deux prochaines vidéos.
‫Vous voyez, en tant que data scientist, plus de données ne signifie pas nécessairement que c'est toujours bon.
‫Je veux dire, oui, généralement plus nous avons de données, plus nous devons travailler avec de données.
‫Mais en fin de compte, nous pouvons avoir des données complètement inutiles.
‫Nous ne voulons que des données utiles afin d'obtenir de vrais résultats, de vraies mesures concrètes que nous pouvons prendre.
‫Et ce que nous allons voir Danielle faire, c'est faire cette étape avant même de créer notre modèle d'apprentissage automatique.
‫Vous voyez, nous voulons exécuter cette étape.
‫Nettoyer les données, transformer les données et réduire les données.
‫Alors parlons-en.
‫Pourquoi devons-nous nettoyer les données ?
‫Eh bien, nous voulons supprimer et remplacer des données.
‫Parce que parfois des données sont manquantes, à droite, nous pouvons avoir des tableaux avec des valeurs manquantes, des étiquettes manquantes.
‫Cela ne va pas nous aider et cela ne va pas nous permettre de construire le bon modèle d'apprentissage automatique.
‫Donc, nous supprimons généralement une ligne ou une colonne qui est vide ou qui a des champs manquants, ou nous pouvons calculer une sorte de moyenne
‫si nous faisons les prix des maisons remplira une liste de prix vide pour peut-être une maison moyenne.
‫Vous pourriez même remarquer des valeurs aberrantes dans vos données et les supprimer simplement.
‫Vient ensuite la transformation des données.
‫Vous voyez, les ordinateurs ne comprennent pas vraiment les concepts, n'est-ce pas ?
‫La plupart du temps, les ordinateurs ne comprennent que des uns et des zéros, juste des nombres, vraiment.
‫Pour enseigner les ordinateurs, la plupart du temps, nous voulons transformer nos données sous une forme
‫qu'un ordinateur peut comprendre.
‫Donc, ce que nous allons voir, c'est que Daniel convertit en fait certaines de nos informations en nombres.
‫Vous pourriez avoir des choses comme le prix d'une maison ou un salaire qui sont des nombres et faciles pour nous de créer des
‫modèles avec parce que les ordinateurs comprennent les nombres assez facilement.
‫Mais il peut être difficile de savoir ce qu'est une couleur, ce qui est vert, ce qui est bleu, un ordinateur ne comprend
‫pas cela.
‫Au lieu de cela, nous convertissons les couleurs en nombres comme les couleurs RVB afin qu'un ordinateur comprenne.
‫Une bonne façon de transformer les données est généralement entre les zéros et les uns, par exemple avez-vous une maladie cardiaque ou ne
‫connaissez-vous pas une maladie cardiaque ?
‫Une maladie cardiaque zéro en est une.
‫Nous devons nous assurer que les données à tous les niveaux utilisent les mêmes unités.
‫Peut-être qu'une donnée utilise des compteurs, une autre donnée utilise des yards.
‫Cette idée de transformer les données en une forme utile est vraiment, vraiment difficile et cela vient juste avec la
‫pratique.
‫Mais tu vas voir, Daniel, comment il transforme les données pour qu'elles soient de plus en plus exploitables.
‫Donc, une fois que nous avons nettoyé les données, une fois que nous avons transformé les données, la prochaine étape consiste à réduire nos données.
‫Pourquoi réduire nos données ?
‫Ne voulons-nous pas autant de données que possible ?
‫Eh bien, théoriquement, oui, mais rappelez-vous, tout coûte de l'argent.
‫Plus nous avons de données, plus C. P. U, plus il nous faut d'énergie pour exécuter notre calcul.
‫Donc, si nous pouvons obtenir le même résultat avec moins de données, cela nous fait économiser de l'argent.
‫Cela permet aux entreprises d'économiser de l'argent, en particulier les grandes entreprises comme Google qui ont beaucoup de données et utilisent
‫beaucoup de CPU.
‫Parfois, la réduction des données Daddio peut également être appelée réduction de la dimensionnalité.
‫Ou la réduction de colonnes, vous pouvez avoir de nombreuses colonnes sur votre table, mais cela rend les choses vraiment très
‫lentes, vous pouvez donc supprimer certaines colonnes que vous trouvez peut-être non pertinentes et qui ne seront pas nécessaires pour votre
‫modèle d'apprentissage automatique.
‫Encore une fois, ce sont des choses que Daniel va traverser.
‫Mais je veux que vous gardiez cela à l'esprit, cette idée qu'en tant que scientifique des données, vous ne pouvez pas simplement
‫supposer que toutes les données dont vous disposez seront automatiquement parfaites.
‫Vous devez le nettoyer.
‫Vous devez le transformer.
‫Il faut le réduire.
‫Cette idée de brouiller les données et de déplacer les données sous une forme qui vous est utile fait partie de la compétence.
‫Alors regardez Daniel faire cela et apprenez en cours de route.
‫Je te verrai dans le prochain.
‫Bye Bye.