Données Structurées
Les données au cœur de l'action
De nombreux processus d'entreprise sont enregistrés dans des ensembles de données tabulaires tels que des feuilles Excel, des bases de données relationnelles et des séries chronologiques. Grâce à notre expertise en Machine Learning, nous transformons vos données structurées en informations précieuses qui vous aident à résoudre toute une série de problèmes.
Régression et prévision
Il est difficile de prédire l'avenir, mais avec les bons outils, nous pouvons prévoir avec précision les tendances de la consommation d'énergie ou du volume des ventes, par exemple. Pour ce faire, nous utilisons des sources de données externes et tirons parti des dernières améliorations apportées aux modèles.
Classification et regroupement
L'étiquetage des enregistrements de données ajoute de la valeur aux grands ensembles de données et automatise les actions. Il s'agit de créer différentes étiquettes (regroupement) et de les attribuer à de nouvelles données (classification). Cette technique peut être utilisée pour détecter les pannes de machines, les abandons de vente et regrouper les utilisateurs du commerce électronique.
Détection d'anomalies
Nous sommes experts dans la détection d'anomalies dans le comportement des machines et des processus. Notre stratégie consiste à séparer les événements "anormaux" du comportement "normal" afin d'obtenir des informations sur la causalité et l'explicabilité et de les utiliser pour optimiser vos systèmes.
Recherche opérationnelle et optimisation
Même si un processus fonctionne bien, il peut toujours être amélioré. C'est là que notre expertise entre en jeu. Nous sommes spécialisés dans la résolution de problèmes complexes tels que la planification de la production, l'ordonnancement des tâches, l'acheminement des véhicules, l'emballage des boîtes, etc.
Défis typiques
Grâce à notre expertise, nous pouvons vous aider à surmonter les défis liés aux données structurées dans l'IA.
Aligner la formulation du problème technique sur le problème de l'entreprise
Avant de commencer la formation à un modèle d'apprentissage machine (ML), vous devez comprendre les besoins de l'entreprise et les données disponibles. Il s'agit notamment de déterminer si le problème doit être abordé comme une tâche de régression ou de classification, ou si un classement ou une recommandation est nécessaire. Le succès de la mise en œuvre technique est en fin de compte déterminé par la satisfaction des attentes de l'entreprise, ce que nous nous efforçons toujours de faire.
La validation est difficile
L'apprentissage non supervisé utilise des outils tels que le regroupement pour identifier des modèles de données, mais les résultats peuvent être difficiles à interpréter. C'est pourquoi les experts du domaine doivent s'assurer de l'exactitude des résultats au cours du développement. Il est également difficile d'identifier les relations de cause à effet entre les variables et les étiquettes peuvent ne pas être disponibles dans des situations telles que la fraude ou la prédiction des pannes de machines. Cependant, une fois ces défis surmontés avec notre aide, l'apprentissage non supervisé est un outil puissant pour découvrir des modèles cachés et obtenir des informations à partir des données.
Ingénierie des données et gestion du changement
La mise en place d'une solution efficace pour les données structurées nécessite beaucoup d'efforts en matière d'ingénierie des données et de gestion du changement. En outre, le développement d'un système d'apprentissage automatique peut entraîner des problèmes techniques cachés tels que la mauvaise qualité des données, la complexité du modèle et les difficultés de déploiement. Pour créer de la valeur à long terme, il ne suffit pas d'entraîner un modèle d'apprentissage automatique. La validation, l'intégration dans les systèmes existants, le contrôle et la mise à jour continus sont essentiels pour offrir une valeur réelle au fil du temps. Nous vous aidons à y parvenir.
Aperçu général de la solution
La première étape de toute solution de données structurées est la collecte des données. Cette collecte peut se faire à partir de diverses sources, notamment les bases de données internes, les API et les fournisseurs de données tiers.
Une fois les données collectées, elles doivent être nettoyées et prétraitées pour s'assurer qu'elles sont de haute qualité. Il s'agit notamment de supprimer les valeurs manquantes, de traiter les valeurs aberrantes et de convertir les types de données. La science exploratoire des données (EDA) est essentielle.
L'ingénierie des caractéristiques consiste à sélectionner et à transformer les caractéristiques des données qui sont les plus pertinentes pour le problème posé. Il peut s'agir de créer de nouvelles caractéristiques, de sélectionner des caractéristiques importantes et de mettre à l'échelle ou de normaliser les caractéristiques.
Un modèle d'apprentissage automatique peut être formé une fois que les données ont été prétraitées et que les caractéristiques ont été élaborées. La sélection d'un modèle spécifique est basée sur ses performances sur un ensemble de données d'attente.
Une fois le modèle formé et évalué, il doit être déployé en production. Cela implique l'intégration du modèle dans les systèmes et flux de travail existants et le contrôle de ses performances au fil du temps.
Connectez-vous avec nos experts en données structurées
Contactez-nous pour transformer vos données structurées en informations précieuses qui vous aideront à résoudre un grand nombre de problèmes.