2. Cadrage et préparation des données
2.1 Principe
La phase de cadrage et de préparation des données est un préalable indispensable à la construction d’un modèle de ML performant. Dans une branche aussi spécifique de l’ingénierie que la géotechnique, il est crucial de bien définir le périmètre du projet et de préparer minutieusement les données avant d’entamer l’entraînement des modèles. Cette étape vise à structurer les données issues de multiples sources, à résoudre les incohérences et à garantir leur adéquation avec les spécifications des algorithmes.
Le processus de cadrage inclut l’identification des variables clefs et la conception d’une architecture de données qui facilitera leur exploitation. Parallèlement, une préparation minutieuse des données est nécessaire pour s’assurer qu’elles sont...
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Cadrage et préparation des données
Méthodologie d’implémentation d’un modèle d’apprentissage automatique
Sources bibliographiques
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