Le prétraitement des données est une étape essentielle dans tout flux de travail de machine learning. Dans ce tutoriel, nous vous guiderons à travers les étapes essentielles pour nettoyer, transformer et prétraiter les données afin de garantir que vos modèles de machine learning soient précis et fiables.
Ce que vous apprendrez dans cette vidéo :
✔️ L'importance du prétraitement des données en machine learning
✔️ Gestion des données manquantes et incohérentes
✔️ Techniques de transformation et de manipulation des données
✔️ Conseils de nettoyage des données pour améliorer les performances des modèles
✔️ Exemples concrets pour préparer des ensembles de données pour le machine learning
💡 Que vous soyez débutant ou data scientist avancé, cette vidéo vous aidera à construire des pipelines robustes pour des ensembles de données plus propres et de haute qualité.
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Chapitres :
00:00:00 Qu'est-ce que le Prétraitement des Données ?
00:30:27 Étapes du Prétraitement des Données
00:37:49 Qu'est-ce que les Valeurs Abérantes ?
01:00:13 Types de Valeurs Abérantes
01:10:01 Comment Identifier les Valeurs Abérantes ?
01:23:25 Méthodes Z-score pour les Valeurs Abérantes
01:29:30 Gestion des Valeurs Abérantes
01:34:23 Valeurs Abérantes, Derniers Mots
01:39:04 Suppression des Valeurs Abérantes dans un Exemple d'Ensemble de Données
01:55:29 Gestion des Valeurs Manquantes
02:12:03 Imputation des Valeurs Manquantes Méthodes de Base à Avancées
03:07:04 Mise à l'Échelle et Normalisation des Données
03:28:46 Mise à l'Échelle des Caractéristiques
03:27:48 Conseils sur la Mise à l'Échelle des Caractéristiques
03:40:40 Mise à l'Échelle des Données et Prétraitement en Python
03:59:20 Transformation des Données en Python
04:04:16 Normalisation des Données en Python
04:15:22 Types de Scalers les Plus Utilisés
04:16:06 Qu'est-ce que l'Encodage des Caractéristiques ?
04:29:11 Pourquoi l'encodage des caractéristiques est-il nécessaire ?
04:41:55 Encodage des Caractéristiques en Python