Qu'est-ce que la collecte de données en apprentissage automatique et quels sont ses types ?

La collecte de données est cruciale dans l'apprentissage automatique (AA), formant la base des modèles prédictifs. Des données de haute qualité sont essentielles pour des résultats précis. Chez SmartOne.ai, nous aidons les organisations avec la curation/collection de données et la création de données synthétiques.

Qu'est-ce que la collecte de données ? Pourquoi est-ce important dans l'apprentissage automatique ?

La collecte de données dans l'apprentissage automatique implique de rassembler et de mesurer des informations sur des variables d'intérêt afin de construire des modèles prédictifs. Vous avez besoin de données pour entraîner et tester les modèles, qui doivent être sourcées, mesurées et obtenues. L'exactitude et l'efficacité du modèle dépendent de la qualité et de la pertinence des données collectées.

La première étape de la méthode d'apprentissage automatique est la 'collecte de données', qui comprend le prétraitement, l'analyse et l'apprentissage des données. Déterminez les données qui seraient utiles à votre projet IA pour vous aider à former un ensemble de données optimal pour les objectifs d'entraînement du modèle.

Cependant, cette procédure appartient à la phase de traitement des données du cycle de vie de l'AA. L'efficacité d'un modèle d'AA dépend de la qualité de l'ensemble de données, ce qui souligne l'importance de rassembler des données pertinentes et de qualité dans l'apprentissage automatique pour obtenir de meilleurs résultats.

Collecte de données et prétraitement des données

La collecte de données indique également que chaque ensemble de données est accompagné de descriptions d'erreurs et d'expériences. Il est donc important de prétraiter correctement les ensembles de données dans l'apprentissage automatique.

En se concentrant essentiellement sur le prétraitement des données, ces processus comprennent le nettoyage des ensembles de données afin qu'un algorithme d'apprentissage automatique puisse travailler efficacement sur les données. Dans un contexte plus large, un autre aspect concerne la décision de savoir si la méthode la plus appropriée pour la collecte de données a été appliquée.

Les quatre (4) types de données

1. Données qualitatives : Dans cette forme de données, différentes catégories sont utilisées pour représenter un objet. Un type de données catégorielles est le genre.

2. Données numériques : Cette catégorie est toujours collectée sous forme de données numériques. Par exemple, combien de garçons et de filles sont inscrits à divers cours dans une école ? – Ceci est un exemple de données numériques, également connues sous le nom de données quantitatives.

3. Données de séries temporelles : De nombreuses mesures ont été prises au fil du temps pour rassembler ces données. Les relevés de température, les données de la bourse, les journaux, les données météorologiques hebdomadaires, etc., sont quelques exemples de données de séries temporelles.

4. Informations textuelles : Ces données textuelles peuvent être trouvées dans des publications, des blogs, des articles, et d'autres formats. Les données écrites sont transformées en formats mathématiques pour les rendre compréhensibles par les ordinateurs.

Pourquoi les méthodes de collecte de données sont-elles importantes ?

• Fondation de données de qualité : Les techniques utilisées dans la collecte de données en apprentissage automatique sont cruciales dans la recherche et la prise de décision car elles forment la base de données de qualité. Ces techniques sont importantes car elles garantissent une collecte de données ordonnée, garantissant la fiabilité et l'exhaustivité des données acquises. C'est ici que des décisions sont prises sur la base des études, les théories sont testées, ou de nouvelles informations sont découvertes.

• Comprendre les processus à grande échelle : Les chercheurs peuvent utiliser des méthodes quantitatives comme les statistiques et les questionnaires pour quantifier des variables, généralement qualitatives, et observer des tendances. Ces méthodes établissent une base quantitative solide pour comprendre les processus à grande échelle, les rendant inestimables là où l'objectivité et la reproductibilité sont critiques.

• Analyse quantitative : De plus, les méthodes d'analyse quantitative impliquant des entretiens de groupe de discussion, des questionnaires et des observations fournissent des aperçus concrets sur les motifs, les actions et les attitudes humaines. Ces méthodes permettent aux chercheurs d'examiner des aspects subtils des interactions interpersonnelles ou des expériences individuelles que les approches de mesure échouent souvent à capturer.

• Le mélange de méthodes de recherche pour résoudre des problèmes : L'utilisation de méthodes de recherche mixtes, où des études quantitatives et qualitatives sont employées, améliore la compréhension des problèmes en cours d'investigation dans la communauté. Cela permet d'enrichir la qualité des données collectées et d'étendre la vision des phénomènes en cours d'étude. Cela garantit la solidité des données, permettant ainsi aux entreprises de saisir des opportunités, de résoudre des problèmes, et de prendre des décisions stratégiques.

Comprendre les techniques de collecte de données

Les techniques de collecte de données impliquent tous les processus, méthodes et outils. Ces méthodes et outils aident à collecter des informations numériques et qualitatives. Les méthodes d'enquête, source de données quantitatives, incluent des sondages et des analyses structurées avec des éléments numériques. Ces techniques sont utilisées pour mesurer des événements ou des changements dans des événements.

Les méthodes de collecte de données quantitatives, en revanche, impliquent la collecte de données numériques dans mais non limitées à des enquêtes, des sondages, des questionnaires, et des échantillons. Elles sont conçues pour explorer ces questions de manière plus active : attitudes, comportements et motivations.

Utiliser des méthodologies quantitatives et qualitatives dans la collecte de données enrichit les ensembles de données, fournissant des aperçus plus complets sur les phénomènes. Ainsi, vous pouvez obtenir de l'aide de divers ensembles de données d'entraînement pour l'apprentissage automatique. Une plus grande fiabilité et précision des données collectées contribuent à une meilleure qualité de prise de décision et de planification stratégique grâce à l'application précise et efficace des instruments de collecte de données.

Types de collecte de données dans l'apprentissage automatique

Il existe deux façons d'obtenir des données pour analyse ou recherche : les techniques de collecte de données primaires et secondaires. Examinons chaque méthode de collecte de données plus en détail.

Collecte de données primaires : Les données primaires sont fraîches et originales, collectées directement à partir de sources de première main et jamais utilisées auparavant. Les informations obtenues par les techniques de collecte de données primaires sont précises et adaptées à l'objectif de l'étude.

• Sondages et questionnaires : Les utilisateurs fournissent des informations en remplissant des formulaires ou en répondant à des questionnaires, qui peuvent être complétés en ligne, par téléphone, ou en face à face. Cette méthode peut être utilisée pour rassembler des données spécifiques de personnes ; elle peut être appliquée à des questions concernant les perceptions humaines, les pratiques et les caractéristiques.

• Données d'observation : Les données d'observation sont similaires à une méthode dans laquelle les données sont collectées lorsque les comportements ou les événements d'un individu sont enregistrés librement sans influencer le sujet. Cette méthode peut aider à enregistrer les interactions réelles et les conditions de l'environnement pour déterminer des modèles et des comportements dans leur contexte naturel.

• Données expérimentales : Ces données sont obtenues à partir d'expériences d'enquête planifiées, principalement des expériences contrôlées destinées à tester des hypothèses. Une collecte de données précise garantit la fiabilité et la validité, permettant aux chercheurs de contrôler les variables et d'établir des relations causales cruciales, essentielles dans des domaines tels que la science et la médecine.

• Données de capteurs : Elles sont collectées par des instruments concernés par des éléments environnementaux tels que la température, l'humidité ou le mouvement. Ces flux de données sont précieux dans des systèmes intelligents comme l'IoT, les villes intelligentes et la surveillance environnementale, fournissant des informations précises et actuelles sur l'environnement physique, ce qui est crucial pour diverses applications.

• Technique Delphi : Des professionnels du marché reçoivent des estimations et des présomptions de projections faites par d'autres experts de l'industrie en utilisant la technique Delphi. Sur la base de ces informations, les experts peuvent réévaluer et mettre à jour leurs prédictions et présomptions. La projection finale de la demande est basée sur l'opinion de tous les spécialistes dans le domaine.

• Groupes de discussion : Un type de données qualitatives est les groupes de discussion. Un groupe de discussion se compose de huit à dix participants qui discutent des aspects communs du défi de l'étude. Chaque personne offre sa perspective unique sur la question en cours.

Collecte de données secondaires : Les données qui ont déjà été utilisées sont connues sous le nom de données secondaires. Le chercheur a accès à des données provenant de sources organisationnelles et externes.

• Données transactionnelles : Les données transactionnelles sont des données pertinentes obtenues par le biais d'achats, de clics sur le Web, et de transactions financières. Comparativement à d'autres ressources, cette méthode présente des détails objectifs et documentés ainsi qu'un historique du comportement de l'utilisateur avec le site et de ses activités futures probables.

• Web scraping : Le web scraping est le rassemblement d'informations à partir de sites Web à l'aide d'applications logicielles pour obtenir des informations à partir de divers sites. Cette méthode est essentielle pour rassembler une masse de données à partir de sources Web, d'avantages, et de contenus d'articles ou de publications sur les réseaux sociaux pour l'analyse de sentiments et la détection de tendances.

• Sources de bases de données : Une autre source de collecte de données se trouve dans des bases de données publiques ou privées, où les informations sont rassemblées systématiquement, comprenant des documents gouvernementaux ou académiques ou des bases de données privées. Cette méthode utilise des données facilement disponibles. Ainsi, cette technique est moins chronophage et n'implique pas simultanément l'IoT de ressources. Elle fournit des informations exhaustives et précises.

• Activités des plateformes en ligne : La collecte extensive de données à partir de sites de médias sociaux implique des interactions des utilisateurs, des publications et des activités. Cette méthode est rentable lorsque vous souhaitez collecter des informations sur les préférences, les activités et les tendances des utilisateurs applicables à l'analyse de marché et à la perception.

Le besoin d'une collecte de données précise

La collecte de données précise dans l'apprentissage automatique est essentielle pour maintenir l'intégrité de l'étude. L'application d'outils de collecte de données appropriés réduit la probabilité d'erreurs. 5 conséquences majeures d'une collecte de données incorrecte sont :

1. Jugements incorrects qui gaspillent de l'argent.

2. Choix qui compromettent la politique publique.

3. Difficulté à répondre précisément aux questions de recherche.

4. Duplication des chercheurs dans des voies de recherche inutiles.

5. L'étude manque de validité et de réplication.

Tendances récentes de la collecte de données pour l'apprentissage automatique

Le processus de collecte de données pour l'apprentissage automatique a beaucoup changé ces dernières années, apportant des techniques et des technologies de pointe pour améliorer l'efficacité et la qualité de la collecte de données.

• Collecte de données automatisée : Les solutions d'automatisation sont de plus en plus utilisées pour rationaliser les procédures de collecte de données, réduisant le travail manuel et minimisant les erreurs humaines. Celles-ci comprennent des outils de web scraping, des API, et des dispositifs de l'Internet des objets (IdO) qui collectent en continu des données provenant de plusieurs sources pour garantir la cohérence et des mises à jour en temps réel.

• Génération de données synthétiques : Cette technique gagne en traction pour contourner des restrictions telles que la rareté des données ou les problèmes de confidentialité. Un algorithme génère des données artificielles qui simulent des données du monde réel pour permettre un entraînement robuste des modèles sans compromettre les informations sensibles.

• Données collectées en foule : L'utilisation de plateformes de participation pour collecter de grandes quantités de données provenant de diverses sources améliore la variété et la représentativité des ensembles de données. Rassembler des données étiquetées pour les tâches d'apprentissage supervisé est très utile.

• Collecte de données en périphérie : Alors que l'informatique en périphérie a gagné en popularité, la collecte de données à la périphérie du réseau, près de la source de données, devient plus courante. Cette méthodologie réduit la consommation de bande passante et la latence, permettant un traitement des données plus rapide et efficace, en particulier pour les applications de l'"Internet des objets". Pour en savoir plus, vous pouvez consulter des exemples d'informatique en périphérie.

• Augmentation des données : Les méthodes pour ajouter aux ensembles de données déjà existants, y compris l'injection de bruit ou la modification d'images, aident à augmenter la quantité et la variété de l'ensemble de données. Les données augmentées sont essentielles pour améliorer les performances et la généralisation des modèles.

• Collecte de données respectueuse de la vie privée : Des techniques telles que l'apprentissage fédéré et la confidentialité différentielle prennent de plus en plus d'importance car elles garantissent la confidentialité des données tout en permettant la collecte de données et l'entraînement des modèles. Ces méthodes sont cruciales dans des domaines sensibles tels que la banque et la santé.

Pensées finales

La collecte de données dans l'apprentissage automatique est une étape cruciale dans divers types d'analyses, de recherches et de prises de décisions, comprenant des domaines tels que les affaires, les sciences sociales, et les domaines médicaux.

Ainsi, trouver une collecte de données précise est important pour garantir le contrôle de la qualité, maintenir l'intégrité de la recherche et prendre des décisions commerciales bien informées.

Si vous souhaitez en savoir plus sur la collecte de données et les ensembles de données dans l'apprentissage automatique, alors contactez-nous.