Stratégies essentielles pour garantir des données fiables
Dans un monde où les systèmes de machine learning sont omniprésents, la qualité des données est primordiale pour garantir leur efficacité. Aurimas Griciūnas souligne l’importance des contrats de données, qui définissent les attentes entre producteurs et consommateurs de données, afin d’éviter les échecs dans les pipelines d’entraînement et d’inférence. Cet article explore les meilleures pratiques pour maintenir une qualité de données élevée tout au long du processus.
Points clés
- Aurimas Griciūnas est Chief Product Officer chez Neptune.ai et auteur de la newsletter SwirlAI.
- Les contrats de données établissent des accords sur les qualités des données entre producteurs et consommateurs.
- Un contrat de données devrait inclure des métadonnées telles que la définition du schéma, la version du schéma et la sémantique.
- Les étapes de validation des données sont essentielles pour détecter et prévenir la mauvaise qualité des données avant qu’elles n’atteignent les systèmes en aval.
- Les systèmes de machine learning sont souvent affectés par des problèmes de dérive des données et des concepts, causant des échecs silencieux.
À retenir
Alors, si vous voulez éviter que vos systèmes de machine learning ne se transforment en véritables machines à café qui ne fonctionnent qu’une fois sur dix, il vaudrait mieux investir dans la qualité des données. Après tout, qui a besoin de données fiables quand on peut se fier à la chance, n’est-ce pas ? Mais si vous tenez à vos résultats, mieux vaut suivre ces conseils. Qui sait, peut-être que vos modèles commenceront enfin à faire ce pour quoi ils ont été conçus !
Sources
