Sélection de variables
Données & entraînementChoisir les données pertinentes pour améliorer les performances d'un modèle d'IA.
Explication
La sélection de variables consiste à identifier, parmi toutes les informations disponibles, celles qui sont vraiment utiles pour entraîner un modèle d'IA. En effet, certaines données peuvent être redondantes, peu pertinentes ou même trompeuses, ce qui nuit à la précision ou à l'efficacité de l'outil. Par exemple, pour prédire le prix d'une maison, des critères comme la surface ou le quartier sont essentiels, tandis que la couleur des murs ne l'est pas forcément. Cette étape permet de simplifier le modèle, de réduire les coûts de calcul et d'éviter les biais inutiles. Elle est souvent utilisée en amont de l'entraînement, mais peut aussi être ajustée après des premiers tests.
Cas d'usage
- ✓Améliorer la précision d'un outil de prédiction en supprimant les données non pertinentes
- ✓Réduire le temps et les ressources nécessaires pour entraîner un modèle
- ✓Identifier les critères les plus influents dans une analyse (ex : les facteurs clés d'un risque financier)
- ✓Simplifier un outil pour le rendre plus facile à comprendre et à utiliser
- ✓Éviter que des données inutiles ne faussent les résultats