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Quel est le rôle d’un ingénieur en machine learning dans le prétraitement des données ?<end_of_turn>
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Un ingénieur en apprentissage automatique joue un rôle crucial dans le prétraitement des données, qui constitue une étape essentielle dans le pipeline d'apprentissage automatique. Voici les principales responsabilités d'un ingénieur en apprentissage automatique dans le prétraitement des données :

Collecte et intégration de données : ils sont chargés de collecter des données provenant de diverses sources, qui peuvent inclure des bases de données, des référentiels en ligne ou des flux de données en temps réel. Cela implique également d'intégrer des formats de données disparates dans un format cohérent et utilisable.

Nettoyage des données : cela implique la gestion des valeurs manquantes, la correction des erreurs et la suppression des doublons. Les ingénieurs en apprentissage automatique garantissent la qualité et l’exactitude des données, car des données sales ou incorrectes peuvent conduire à des modèles et des prédictions peu fiables.

Transformation des données : cela inclut la normalisation ou la mise à l'échelle des données pour garantir que les caractéristiques numériques ont la même échelle, ce qui est important pour de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique. Ils peuvent également appliquer des transformations telles que la transformation de journaux pour réduire l'asymétrie des données.

Ingénierie des fonctionnalités : ils créent de nouvelles fonctionnalités à partir des données existantes pour améliorer les performances du modèle. Cela peut impliquer d'extraire des informations à partir de données textuelles, de créer des termes d'interaction ou de décomposer les dates et les heures en composants.

Réduction des données : les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent appliquer des techniques telles que la réduction de dimensionnalité pour réduire le nombre de fonctionnalités dans l'ensemble de données, ce qui peut contribuer à améliorer les performances du modèle et à réduire les coûts de calcul.

Gestion des données déséquilibrées : dans les cas où il existe des échantillons inégaux de différentes classes, ils peuvent utiliser des techniques telles que le suréchantillonnage de la classe minoritaire ou le sous-échantillonnage de la classe majoritaire pour garantir un ensemble de données équilibré.

Fractionnement des données : ils divisent l'ensemble de données en ensembles de formation, de validation et de test pour garantir une évaluation robuste et éviter le surajustement.

Garantir la confidentialité et la sécurité des données : lors du prétraitement des données sensibles, ils doivent s'assurer que les normes de confidentialité et de sécurité sont respectées, y compris le respect des réglementations sur la protection des données.

Développement de pipelines : ils développent souvent des pipelines de prétraitement de données automatisés qui peuvent traiter efficacement les nouvelles données dès qu'elles deviennent disponibles.

Analyse exploratoire des données (EDA) : bien qu'ils soient généralement associés aux data scientists, les ingénieurs en apprentissage automatique peuvent également s'engager dans l'EDA pour comprendre les distributions, les relations et les problèmes potentiels dans les données.

En gérant efficacement ces aspects du prétraitement des données, les ingénieurs en apprentissage automatique jettent les bases de la création de modèles d'apprentissage automatique robustes, efficaces et précis.<end_of_turn><eos>