Préparation des données

Le nettoyage des données est le processus d'identification et de correction des erreurs ou incohérences dans les ensembles de données.

Le prétraitement des données est le processus de nettoyage et de transformation des données brutes en un format utilisable pour l'analyse et l'apprentissage automatique.

Le nettoyage de données est le processus de nettoyage et de transformation des données brutes en un format utilisable pour l'analyse.

La sélection d'exemples est le processus de choix de points de données spécifiques pour l'entraînement des modèles d'IA.

L'annotation humaine est le processus d'étiquetage des données par des humains pour améliorer la formation et la performance des modèles d'IA.

La préparation du modèle consiste à organiser et affiner les données pour une formation et une évaluation efficaces des modèles d'IA.

Les techniques de suréchantillonnage sont des méthodes utilisées pour traiter le déséquilibre des classes dans les ensembles en augmentant le nombre d’instances dans la classe minoritaire.