Looking up...
Processus de préparation des données brutes pour les rendre adaptées à l'analyse ou à l'apprentissage automatique.
データセットの前処理には、欠損値の補完やノイズの除去が含まれることが多い。
Le prétraitement des données inclut souvent la complétion des valeurs manquantes et la suppression du bruit.
Cette étape est essentielle pour garantir la qualité et la cohérence des données utilisées dans les modèles d'IA.
Le prétraitement des données peut représenter jusqu'à 80% du temps passé sur un projet de data science.
Des données mal prétraitées peuvent entraîner des modèles d'IA inexacts ou biaisés.
Composé de データセット (dataset) et 前処理 (pré-traitement), emprunté à l'anglais.
Souvent utilisé dans les domaines de l'apprentissage automatique et de l'analyse de données.