Quelles sont les meilleures sources de données pour votre machine learning ?

1 Pertinence des données

Le premier critère, et le plus évident, est la pertinence des données. Vous souhaitez utiliser des données liées à votre domaine de problème, à votre variable cible et à vos fonctionnalités. La pertinence des données signifie que les données reflètent la réalité et le contexte de votre objectif d’apprentissage automatique, et qu’elles sont représentatives de la population ou de l’échantillon auquel vous souhaitez généraliser. Par exemple, si vous souhaitez créer un modèle d’apprentissage automatique pour prédire l’attrition des clients, vous avez besoin de données contenant des informations sur le comportement, les préférences, les transactions, les commentaires et la rétention des clients.

2 Disponibilité des données

Le deuxième critère est la disponibilité des données. Vous souhaitez utiliser des données accessibles, fiables et abordables. La disponibilité des données signifie que vous pouvez obtenir les données d’une source fiable, que les données sont mises à jour et maintenues régulièrement, et que les données ne violent aucune contrainte légale ou éthique. Par exemple, si vous souhaitez créer un modèle d’apprentissage automatique pour détecter la fraude, vous avez besoin de données sécurisées, conformes et opportunes.

4 Diversité des données

Le quatrième critère est la diversité des données. Vous souhaitez utiliser des données variées, équilibrées et complètes. La diversité des données signifie que les données couvrent un large éventail de scénarios, de cas et de résultats, et qu’elles ne favorisent ni n’excluent aucun groupe ou catégorie. La diversité des données signifie également que les données sont suffisantes et évolutives pour votre tâche d’apprentissage automatique et la complexité de votre modèle. Par exemple, si vous souhaitez créer un modèle d’apprentissage automatique pour générer un langage naturel, vous avez besoin de données riches, diversifiées et contextuelles.

6 Éthique des données

Le sixième et dernier critère est l’éthique des données. Vous souhaitez utiliser des données équitables, transparentes et responsables. L’éthique des données signifie que les données respectent la vie privée, le consentement et les droits des personnes concernées et des propriétaires, et qu’elles ne nuisent ni ne discriminent aucun individu ou groupe. L’éthique des données signifie également que les données suivent les principes et les valeurs de votre organisation et de vos parties prenantes, et qu’elles adhèrent aux meilleures pratiques et directives de votre industrie et de votre domaine. Par exemple, si vous souhaitez créer un modèle d’apprentissage automatique pour diagnostiquer des maladies, vous avez besoin de données éthiques, fiables et responsables.