- Parcourez le schéma des étapes clés du cycle de vie d'un projet en data science ;
- Redécouvrez le témoignage de la direction de l’Innovation de la RATP qui avait suivi une journée d’acculturation et d’échanges « Introduction à l’Intelligence Artificielle » animée par EURODECISION

Dans un projet de data science, le véritable défi n’est pas seulement technique : comprendre le besoin métier avant toute chose. Découvrez pourquoi cette étape est essentielle pour maximiser l’impact des modèles de machine learning et créer une réelle valeur ajoutée.

La réussite d’un projet de data science repose sur un pilier essentiel : la qualité des données. Peu importe la puissance des algorithmes utilisés, des données mal choisies ou insuffisantes peuvent compromettre toute la démarche. Découvrez les principes clés pour garantir des bases solides à vos modèles et maximiser leur impact.

Saviez-vous que 80 % du travail d’un data scientist réside dans la préparation des données ? Bien plus qu’une simple étape technique, c’est une phase essentielle pour garantir la fiabilité et la performance des modèles. Découvrez les meilleures pratiques pour transformer vos données brutes en un véritable levier d’analyse.

Visualiser vos données, c’est bien plus qu’une étape—c’est une clé de réussite. Cela permet de dévoiler des tendances cachées, d’identifier des anomalies et d’orienter efficacement la modélisation. Découvrez comment des graphiques, courbes temporelles et matrices de corrélation transforment vos données brutes en insights exploitables, tout en facilitant la communication avec vos parties prenantes

Tester un modèle de manière fiable commence par diviser correctement vos données. Cette étape cruciale garantit que vos prévisions restent pertinentes et applicables à des données inédites. En utilisant des ensembles d’entraînement, de validation et de test bien définis, vous évitez le surapprentissage, optimisez vos hyperparamètres, et obtenez une évaluation réaliste de la performance. Découvrez comment ces techniques et des approches avancées comme le Bootstrap renforcent la robustesse de vos modèles.

Redécouvrez le témoignage de la Branche Service Courrier Colis sur les “Prévisions des trafics courrier et colis à court, moyen et long terme”.

Redécouvrez le témoignage de la start-up sur les “Modèles de prévision pour un dispositif médical de mesure de température corporelle”.

La qualité des données est cruciale pour la performance des modèles de machine learning, mais leur préparation et transformation jouent un rôle tout aussi essentiel. Le feature engineering permet de transformer des variables brutes en informations exploitables pour un modèle plus performant et précis. Découvrez pourquoi cette étape est incontournable et comment elle améliore vos résultats.

Choisir le bon modèle de machine learning est une étape clé dans tout projet data. Avec une multitude d'algorithmes disponibles, comment sélectionner celui qui répond le mieux à vos besoins ? Découvrez les étapes essentielles pour guider votre choix, en tenant compte du type de problème, de la complexité des données et des ressources disponibles.

L’entraînement des modèles constitue une étape clé du projet de machine learning, où les paramètres internes sont ajustés pour optimiser la correspondance entre données et prévisions. Qu’il s’agisse d’affiner les hyperparamètres ou de tester divers algorithmes, chaque décision compte pour améliorer les performances. Dans cet article, découvrez comment structurer efficacement vos phases d’entraînement, évaluation et sélection des modèles, en maximisant leur capacité de généralisation grâce à des techniques robustes et des métriques adaptées.

Comment garantir que vos modèles de machine learning restent performants et adaptatifs face aux changements ? En adoptant des pipelines CI/CD et une approche MLOps, vous pouvez automatiser, standardiser et accélérer chaque étape du cycle de vie des modèles, du développement à la production. Découvrez pourquoi ces pratiques sont devenues incontournables pour industrialiser vos projets en data science.

Comment garantir que vos modèles de machine learning restent performants et adaptatifs face aux changements ? En adoptant des pipelines CI/CD et une approche MLOps, vous pouvez automatiser, standardiser et accélérer chaque étape du cycle de vie des modèles, du développement à la production. Découvrez pourquoi ces pratiques sont devenues incontournables pour industrialiser vos projets en data science.

Redécouvrez le témoignage d’AIR FRANCE sur la mission d'"Accompagnement pour la conception et l’évolution du moteur de l’application de revenue management KARMA"

Redécouvrez le témoignage de LA BOITE A PIZZA sur le "Data Lab au service de l’optimisation commerciale et marketing"

Une fois qu'un modèle de data science est déployé en production, le travail ne fait que commencer. La surveillance continue de ces modèles est essentielle pour s'assurer qu'ils restent performants et pertinents face à l'évolution des données et des conditions. Dans cet article, nous explorons les éléments clés à prendre en compte pour garantir une surveillance efficace, notamment le suivi des métriques de performance, l'alerte automatique en cas de baisse de performance, et la comparaison avec des modèles de référence. Assurez-vous que vos modèles restent fiables et efficaces sur le long terme !

Le monitoring des données est tout aussi crucial que la surveillance des modèles eux-mêmes. Dans cet article, nous mettons en lumière l'importance d'un suivi régulier des données en production, en abordant des aspects clés tels que la dérive des distributions, la qualité des données, la corrélation entre les variables et le suivi des nouvelles catégories. Assurez-vous que vos données restent fiables pour garantir des résultats de qualité et éviter les mauvaises surprises en production !

Pourquoi aborder le sujet de l'explicabilité ? Les modèles de machine learning sont souvent perçus comme des "boîtes noires", où les performances peuvent être mesurées, mais dont le fonctionnement interne demeure obscur. Dans cet article, nous explorerons les enjeux de l'explicabilité, les différentes approches pour rendre les modèles interprétables, ainsi que les limites de ces outils. Comprendre comment un modèle arrive à ses conclusions est essentiel pour renforcer la confiance des utilisateurs, détecter les biais et garantir une utilisation éthique de l'intelligence artificielle.

Dans le monde des données, il n'est pas rare de se retrouver face à un casse-tête : des valeurs manquantes éparpillées dans vos ensembles de données, laissant seulement quelques lignes complètes. Ne vous laissez pas décourager ! Cet article vous propose une approche méthodique pour naviguer à travers cette problématique courante. Nous explorerons comment quantifier les valeurs manquantes, identifier des schémas d'apparition et déterminer les meilleures stratégies pour les traiter. Que vous soyez analyste de données, data scientist ou simplement passionné par l'analyse, ces étapes vous aideront à transformer un défi en opportunité d'amélioration de la qualité de vos données.

Créer de nouvelles variables pertinentes est une des clés pour améliorer les performances des modèles de machine learning. En enrichissant les données existantes ou en ajoutant des informations contextuelles, on permet aux modèles de mieux capturer les relations complexes et de produire des prévisions plus précises. Découvrez quelques approches courantes et des astuces pour évaluer leur pertinence.

Redécouvrez le témoignage de RENAULT sur l’"Optimisation en conception de produits".

Redécouvrez le témoignage de FLOWER CAMPINGS sur l’"Accompagnement à la mise en œuvre d’une stratégie de revenue management"

Lorsque vous concevez des modèles de machine learning pour des systèmes embarqués ou dans un environnement temps réel, vous devez prendre en compte des contraintes spécifiques et trouver le meilleur équilibre entre la qualité du modèle, ses performances et le respect des limites en ressources. Cet article explore différentes contraintes à considérer et propose des techniques pour optimiser vos modèles dans ces environnements exigeants.

Au fil de ce calendrier de l’Avent, nous avons exploré de nombreux aspects des projets Data. Nous espérons que vous avez trouvé cela intéressant et que vous avez découvert quelques astuces. Si vous avez besoin d’assistance sur vos propres projets data, EURODECISION peut vous accompagner grâce à son expertise en cuisine algorithmique. En attendant, toute l’équipe d’EURODECISION vous souhaite un Joyeux Noël !