Un prétraitement inadéquat des données est à l'origine de 80 % des échecs de production en apprentissage automatique, ce qui rend la qualité des données plus cruciale que le choix de l'algorithme. Cette formation complète permet aux développeurs Java d'acquérir les compétences essentielles pour créer des pipelines de prétraitement de niveau entreprise, capables de transformer des données brutes issues du monde réel en caractéristiques prêtes pour l'apprentissage automatique. Grâce à des travaux pratiques utilisant OpenCSV et Apache Commons CSV, vous maîtriserez les techniques d’analyse de grands ensembles de données tout en mettant en œuvre des stratégies de normalisation, notamment la mise à l’échelle Min-Max et la standardisation par score Z.

Vous concevrez des workflows modulaires à l’aide de modèles de construction s’intégrant aux frameworks d’apprentissage automatique Java tels que Weka et DL4J. Des dialogues interactifs avec un Coach simulent des scénarios de production réels, notamment le débogage des défaillances de pipeline et la résolution des problèmes de performances des modèles dans le cadre des contraintes d’entreprise. Ce cours est idéal pour les futurs data scientists, ingénieurs en apprentissage automatique et analystes de données qui souhaitent approfondir leur compréhension du prétraitement des données. Il est également utile aux développeurs logiciels travaillant sur des projets d’apprentissage automatique ou à toute personne cherchant à améliorer la qualité des données à des fins d’analyse et de modélisation. Les apprenants doivent posséder des compétences intermédiaires en programmation Java, une solide maîtrise des concepts orientés objet, des connaissances de base en structures de données et en E/S de fichiers, ainsi qu’une compréhension fondamentale des principes de l’apprentissage automatique, tels que les caractéristiques et les ensembles de données d’entraînement et de test. Une bonne connaissance des outils de construction tels que Maven ou Gradle sera également utile pour gérer et exécuter efficacement les projets. À l’issue de ce cours, vous serez en mesure de créer en toute confiance des pipelines de prétraitement garantissant l’intégrité des données, du développement à la production, de mettre en œuvre des techniques de validation permettant de détecter la dérive des données, et de créer des systèmes de surveillance assurant des performances constantes à grande échelle. Ce cours vous apporte l’expertise pratique nécessaire pour éliminer les problèmes de qualité des données qui affectent la plupart des projets d’apprentissage automatique.