Affinement des Données pour l'Excellence en IA: Techniques Avancées de Prétraitement et d'Ingénierie des Caractéristiques - Archive ouverte HAL Accéder directement au contenu
Pré-Publication, Document De Travail Année : 2024

Affinement des Données pour l'Excellence en IA: Techniques Avancées de Prétraitement et d'Ingénierie des Caractéristiques

Résumé

La qualité des données et l'ingéniosité de l'ingénierie des caractéristiques sont cruciales pour le succès des modèles d'intelligence artificielle (IA). Ce document explore des méthodologies sophistiquées de prétraitement des données et d'ingénierie des caractéristiques pour optimiser la performance des algorithmes d'IA. À travers le nettoyage des données, l'intégration, la transformation, l'extraction et la sélection de caractéristiques, ainsi que le traitement spécialisé des données catégorielles et textuelles et l'équilibrage des données, nous présentons des stratégies visant à améliorer la qualité des données. Ces processus sont essentiels pour construire des modèles d'IA robustes, capables de généraliser à partir d'ensembles de données complexes et diversifiés, soulignant l'importance d'une préparation méticuleuse des données dans le cycle de vie du développement de l'IA.
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Dates et versions

hal-04447013 , version 1 (08-02-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04447013 , version 1

Citer

Moez Krichen. Affinement des Données pour l'Excellence en IA: Techniques Avancées de Prétraitement et d'Ingénierie des Caractéristiques. 2024. ⟨hal-04447013⟩
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