{"id":226723,"date":"2024-02-15T06:30:00","date_gmt":"2024-02-15T06:30:00","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=226723"},"modified":"2024-02-09T13:26:38","modified_gmt":"2024-02-09T13:26:38","slug":"featuretools-tout-savoir","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/featuretools-tout-savoir","title":{"rendered":"Featuretools : Qu&rsquo;est-ce que c&rsquo;est ? \u00c0 quoi \u00e7a sert en Machine Learning ?"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"226723\" class=\"elementor elementor-226723\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1eecfca e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1eecfca\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eb5edcd elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"eb5edcd\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Featuretools est une biblioth\u00e8que Python open source cr\u00e9\u00e9e par Alteryx afin d\u2019automatiser l\u2019ing\u00e9nierie de fonctionnalit\u00e9s dans le Machine Learning. D\u00e9couvrez tout ce qu\u2019il faut savoir : pr\u00e9sentation, fonctionnement, avantages, cas d\u2019usage\u2026<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-58e7b16 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"58e7b16\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Dans le domaine du <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">Machine Learning<\/a>, <strong>l\u2019ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s ou des caract\u00e9ristiques<\/strong> est une pratique incontournable. La qualit\u00e9 et la pertinence des fonctionnalit\u00e9s extraites \u00e0 partir des donn\u00e9es peuvent <strong>faire toute la diff\u00e9rence entre un mod\u00e8le pertinent et un mod\u00e8le inefficace<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cependant, ce processus est souvent tr\u00e8s laborieux. Il n\u00e9cessite une expertise approfondie et des efforts consid\u00e9rables.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Afin de rem\u00e9dier \u00e0 ce probl\u00e8me, l\u2019entreprise <strong>Alteryx<\/strong> a cr\u00e9\u00e9 une solution open source innovante permettant d\u2019<strong>automatiser le Feature Engineering<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Lanc\u00e9 fin 2017, cet outil permet de d\u00e9couvrir automatiquement des relations complexes dans les donn\u00e9es, de g\u00e9n\u00e9rer des fonctionnalit\u00e9s significatives et de <strong>lib\u00e9rer les Data Scientists des t\u00e2ches les plus fastidieuses<\/strong>. Son nom ? Featuretools.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 travers ce dossier, vous allez d\u00e9couvrir tout ce qu\u2019il faut savoir sur cette biblioth\u00e8que Python qui <strong>r\u00e9volutionne le domaine du Machine Learning<\/strong>. Avant toute chose, revenons sur l\u2019importance de l\u2019ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2bf9a67 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2bf9a67\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-09ef0f3 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"09ef0f3\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">L\u2019ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s : un pilier de la r\u00e9ussite du Machine Learning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3d9bd09 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3d9bd09\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le Feature Engineering peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9 comme <strong>l\u2019art de transformer les donn\u00e9es brutes en informations<\/strong> exploitables et constitue le fondement de la mod\u00e9lisation en apprentissage automatique.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour cause, <strong>la capacit\u00e9 des algorithmes de Machine Learning \u00e0 extraire des motifs significatifs<\/strong> lors de la capture des relations entre les donn\u00e9es d\u00e9pend de la qualit\u00e9 des fonctionnalit\u00e9s qui leur sont pr\u00e9sent\u00e9es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ces fonctionnalit\u00e9s, ou variables, font office de caract\u00e9ristiques discriminantes pour guider le mod\u00e8le dans sa qu\u00eate de compr\u00e9hension ou de pr\u00e9diction.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Si elles sont pertinentes et informatives, elles permettent au mod\u00e8le de <strong>g\u00e9n\u00e9raliser \u00e0 partir des donn\u00e9es d&rsquo;entra\u00eenement tout en \u00e9vitant le surajustement<\/strong>. Au contraire, des fonctionnalit\u00e9s mal con\u00e7ues ou redondantes peuvent introduire du bruit et l\u2019induire en erreur.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Et cette t\u00e2che d\u2019ing\u00e9nierie ne se limite pas \u00e0 la s\u00e9lection des variables pertinentes, mais implique aussi la <strong>cr\u00e9ation de nouvelles fonctionnalit\u00e9s d\u00e9riv\u00e9es<\/strong> souvent cruciales pour exprimer des relations complexes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">N\u00e9anmoins, \u00e0 mesure que les ensembles de donn\u00e9es deviennent plus vastes et plus complexes, la cr\u00e9ation manuelle des fonctionnalit\u00e9s devient rapidement une t\u00e2che hercul\u00e9enne exigeant des heures de manipulation minutieuse. Le potentiel des mod\u00e8les s\u2019en trouve amoindri.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">C\u2019est dans ce contexte que l\u2019outil Featuretools cr\u00e9\u00e9 par Alteryx \u00e9merge comme une solution providentielle, p<strong>romettant d\u2019automatiser le processus et de lib\u00e9rer les experts en Machine Learning<\/strong> pour leur permettre de se focaliser sur des t\u00e2ches plus strat\u00e9giques.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eb5bb65 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"eb5bb65\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-image{text-align:center}.elementor-widget-image a{display:inline-block}.elementor-widget-image a img[src$=\".svg\"]{width:48px}.elementor-widget-image img{vertical-align:middle;display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"869\" height=\"600\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-1.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-226747\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-1.jpg 869w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-1-300x207.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-1-768x530.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 869px) 100vw, 869px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e2d92ad elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e2d92ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">Se former en Machine Learning<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2c71ea9 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"2c71ea9\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b8c4402 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b8c4402\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu\u2019est-ce que Featuretools ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2425a4e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"2425a4e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 la crois\u00e9e de l\u2019apprentissage automatique et de la science des donn\u00e9es, Featuretools est une <strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/openai-devoile-sa-propre-bibliotheque-python-python-sdk\">biblioth\u00e8que Python<\/a> open-source<\/strong> offrant des outils avanc\u00e9s d\u2019automatisation de l\u2019ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Son objectif principal est de permettre la <strong>capture automatique des relations complexes entre les donn\u00e9es<\/strong>, \u00e9liminant le besoin de sp\u00e9cifier manuellement chaque fonctionnalit\u00e9.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette approche s\u2019av\u00e8re particuli\u00e8rement b\u00e9n\u00e9fique dans les situations o\u00f9 les relations entre les entit\u00e9s sont non triviales ou difficiles \u00e0 appr\u00e9hender manuellement.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">L\u2019utilisation de Featuretools permet d\u2019<strong>acc\u00e9l\u00e9rer le processus d\u2019ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s<\/strong> via en automatisant la cr\u00e9ation de nouvelles variables, mais permet aussi la cr\u00e9ation de fonctionnalit\u00e9s complexes difficiles \u00e0 identifier manuellement.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En exploitant les relations entre entit\u00e9s, il permet de <strong>g\u00e9n\u00e9rer des fonctionnalit\u00e9s riches en informations<\/strong> am\u00e9liorant potentiellement la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser \u00e0 des donn\u00e9es non vues lors de l\u2019entra\u00eenement.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-cb33554 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"cb33554\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-27de179 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"27de179\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment \u00e7a fonctionne ? Quels sont les composants cl\u00e9s ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3f463cb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"3f463cb\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Le fonctionnement de Featuretools repose sur plusieurs concepts fondamentaux. Les \u00ab <strong>EntitySets<\/strong> \u00bb fournissent un moyen de g\u00e9rer les donn\u00e9es entit\u00e9-relation de mani\u00e8re structur\u00e9e.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Chaque EntitySet est une structure de donn\u00e9es qui contient un <strong>ensemble d\u2019entit\u00e9s (tables)<\/strong> et les relations entre ces entit\u00e9s. Ainsi, il devient possible de mod\u00e9liser les donn\u00e9es complexes o\u00f9 plusieurs entit\u00e9s sont li\u00e9es les unes aux autres.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Par exemple, dans un sc\u00e9nario de pr\u00e9diction de d\u00e9fauts de produits, un EntitySet pourrait contenir des entit\u00e9s telles que \u00ab <strong>Commandes<\/strong> \u00bb, \u00ab <strong>Produits<\/strong> \u00bb et \u00ab <strong>Clients<\/strong> \u00bb.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les relations entre ces entit\u00e9s telles que les commandes li\u00e9es aux produits et les clients li\u00e9s aux commandes sont d\u00e9finies de mani\u00e8re \u00e0 permettre \u00e0 Featuretools de comprendre la structure sous-jacente des donn\u00e9es.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Au c\u0153ur du processus d\u2019automatisation de Featuretools, se trouve le \u00ab <strong>Deep Feature Synthesis<\/strong> \u00bb (<strong>DFS<\/strong>) : un m\u00e9canisme permettant de cr\u00e9er automatiquement des fonctionnalit\u00e9s en combinant des informations provenant de multiples entit\u00e9s.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ce processus explore les relations d\u00e9finies dans l\u2019EntitySet, afin de cr\u00e9er des fonctionnalit\u00e9s plus complexes. Plut\u00f4t que de se contenter de fonctionnalit\u00e9s simples, DFS aide \u00e0 <strong>capturer des motifs plus profonds<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Supposons par exemple qu\u2019un EntitySet contienne des entit\u00e9s \u00ab <strong>Clients<\/strong> \u00bb et \u00ab <strong>Transactions<\/strong> \u00bb. Le DFS pourrait automatiquement cr\u00e9er une fonctionnalit\u00e9 repr\u00e9sentant la somme des montants des transactions pour chaque client.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Sans aucune intervention manuelle, Featuretools est donc capable de <strong>g\u00e9n\u00e9rer des fonctionnalit\u00e9s significatives<\/strong> qui captent les relations entre les entit\u00e9s.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De leur c\u00f4t\u00e9, les <strong>Primitives<\/strong> sont les op\u00e9rations de base pouvant \u00eatre appliqu\u00e9es lors de la cr\u00e9ation de nouvelles fonctionnalit\u00e9s. Il en existe deux cat\u00e9gories diff\u00e9rentes.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Les <strong>primitives d\u2019agr\u00e9gation<\/strong> incluent des op\u00e9rations telles que la somme, la moyenne, le minimum ou le maximum. Les primitives de transformation, quant \u00e0 elles, permettent des manipulations plus complexes comme la normalisation ou l\u2019extraction de parties d\u2019une date.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">C\u2019est l\u2019utilisation judicieuse de ces primitives qui permet \u00e0 Featuretools de <strong>g\u00e9n\u00e9rer un large \u00e9ventail de fonctionnalit\u00e9s \u00e0 partir des donn\u00e9es existantes<\/strong>, sans que l\u2019utilisateur ait \u00e0 sp\u00e9cifier manuellement chaque op\u00e9ration.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ceci <strong>simplifie consid\u00e9rablement le processus d\u2019ing\u00e9nierie<\/strong>, en rendant accessible une vari\u00e9t\u00e9 d\u2019op\u00e9rations sophistiqu\u00e9es sans n\u00e9cessiter d\u2019expertise approfondie.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8408992 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"8408992\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"943\" height=\"600\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-3.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-226752\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-3.jpg 943w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-3-300x191.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-3-768x489.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 943px) 100vw, 943px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-608177c elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"608177c\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">D\u00e9couvrir nos formations en IA<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e49542 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1e49542\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-96f1582 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"96f1582\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Maintenance pr\u00e9dictive, marketing\u2026 un outil id\u00e9al pour plusieurs cas d\u2019usage<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0e54843 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"0e54843\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Il s\u2019agit par ailleurs d\u2019un outil particuli\u00e8rement puissant <strong>pour r\u00e9soudre des probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques<\/strong>. Par exemple, pour la pr\u00e9diction de d\u00e9faillance d\u2019\u00e9quipements industriels, il permet d\u2019extraire automatiquement des fonctionnalit\u00e9s temporelles complexes \u00e0 partir des donn\u00e9es de capteurs.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">De m\u00eame, dans le domaine du marketing ou du e-commerce, il peut \u00eatre utilis\u00e9 pour <strong>cr\u00e9er des fonctionnalit\u00e9s personnalis\u00e9es bas\u00e9es sur le comportement pass\u00e9 des clients<\/strong>. La pr\u00e9cision des mod\u00e8les de recommandation et de segmentation s\u2019en trouve renforc\u00e9e.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1a9dc91 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"1a9dc91\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-be19a36 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"be19a36\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">L\u2019int\u00e9gration de Featuretools dans le flux de travail Machine Learning<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-436cd42 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"436cd42\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En tant qu\u2019outil d\u2019apprentissage automatique, Featuretools est directement <strong>con\u00e7u pour s\u2019int\u00e9grer harmonieusement avec d\u2019autres biblioth\u00e8ques<\/strong> populaires telles que <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/pandas-python-data-science\">Pandas<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/tout-savoir-sur-scikit-learn\">Scikit-learn<\/a>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Ceci permet de tirer parti de ses capacit\u00e9s d\u2019automatisation tout en continuant \u00e0 utiliser des outils familiers, notamment pour la <strong>manipulation des donn\u00e9es<\/strong> ou pour <strong>la construction et l\u2019\u00e9valuation des mod\u00e8les<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Cette <strong>facilit\u00e9 d\u2019int\u00e9gration<\/strong> simplifie la transition des praticiens vers l\u2019utilisation de Featuretools dans leurs projets, sans n\u00e9cessiter une refonte compl\u00e8te de leur workflow actuel.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">En comparaison avec les <strong>approches manuelles d\u2019ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s<\/strong>, l\u2019automatisation acc\u00e9l\u00e8re consid\u00e9rablement le processus et r\u00e9duit les potentielles erreurs humaines.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-433a4e4 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"433a4e4\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-495ed15 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"495ed15\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Conclusion : Featuretools, un v\u00e9ritable alli\u00e9 pour les Data Scientists<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-731bc17 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"731bc17\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">En automatisant les diff\u00e9rentes \u00e9tapes de l\u2019ing\u00e9nierie de fonctionnalit\u00e9s, Featuretools permet de <strong>gagner un temps pr\u00e9cieux<\/strong> et d\u2019<strong>accro\u00eetre les performances des mod\u00e8les de Machine Learning<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Apr\u00e8s seulement quelques ann\u00e9es, cette biblioth\u00e8que Python s\u2019est impos\u00e9e comme <strong>l\u2019une des solutions open source incontournables pour les professionnels de l\u2019apprentissage automatique<\/strong>.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Pour apprendre \u00e0 <strong>ma\u00eetriser Featuretools<\/strong> et tous les meilleurs outils de Machine Learning, vous pouvez <strong>choisir DataScientest<\/strong> ! Nos diff\u00e9rentes formations \u00e0 distance vous permettront d\u2019acqu\u00e9rir une v\u00e9ritable expertise.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/python-tout-savoir\">langage Python<\/a> et le Machine Learning sont au programme de nos cursus <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\">Data Scientist<\/a>, <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-analyst\">Data Analyst<\/a>, et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-machine-learning-engineer\">Machine Learning Engineer<\/a>. De plus, le module d\u00e9di\u00e9 aux s\u00e9ries temporelles de notre <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-deep-learning\">formation Deep Learning<\/a> aborde en d\u00e9tail le pr\u00e9-traitement et l&rsquo;ing\u00e9nierie des caract\u00e9ristiques.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">\u00c0 travers ces diff\u00e9rents programmes, vous pouvez <strong>d\u00e9couvrir toutes les techniques requises pour devenir un professionnel de la Data Science et de l\u2019IA<\/strong> comme la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/quest-ce-la-dataviz-le-point-avec-nos-data-experts\">DataViz<\/a>, la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/business-intelligence\">Business Intelligence<\/a>, les <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/base-de-donnees-definition\">bases de donn\u00e9es<\/a>, les m\u00e9thodes d\u2019analyse, mais aussi la mise en production des mod\u00e8les ML.<\/span><\/p><p><span style=\"font-weight: 400;\">Toutes nos formations s\u2019effectuent <strong>\u00e0 distance en BootCamp, temps partiel ou continu<\/strong>. Notre organisme est \u00e9ligible au <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/cpf-definition-utlisation\">CPF<\/a> pour le financement, et vous pourrez <strong>recevoir un dipl\u00f4me reconnu par l\u2019\u00c9tat et une certification Cloud<\/strong>. <strong>D\u00e9couvrez vite DataScientest !<\/strong><\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d85d843 elementor-widget elementor-widget-image\" data-id=\"d85d843\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"image.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<img decoding=\"async\" width=\"915\" height=\"600\" src=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-2.jpg\" class=\"attachment-full size-full wp-image-226751\" alt=\"\" loading=\"lazy\" srcset=\"https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-2.jpg 915w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-2-300x197.jpg 300w, https:\/\/datascientest.com\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Featuretools-2-768x504.jpg 768w\" sizes=\"(max-width: 915px) 100vw, 915px\" \/>\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-aafbfa4 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"aafbfa4\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"button.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-button-wrapper\">\n\t\t\t<a class=\"elementor-button elementor-button-link elementor-size-sm elementor-animation-grow\" href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-content-wrapper\">\n\t\t\t\t\t\t<span class=\"elementor-button-text\">En savoir plus sur nos formations<\/span>\n\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t<\/a>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-49b74ad elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"49b74ad\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p><span style=\"font-weight: 400;\">Vous savez tout sur Featuretools. Pour plus d\u2019informations sur le m\u00eame sujet, consultez <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">notre dossier sur le Machine Learning<\/a> et <span style=\"text-decoration: underline;\">notre article consacr\u00e9 \u00e0 l\u2019ing\u00e9nierie de caract\u00e9ristiques<\/span> !<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-2fb2950 elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"2fb2950\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"html.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<script type=\"application\/ld+json\">\r\n{\r\n  \"@context\": \"https:\/\/schema.org\",\r\n  \"@type\": \"FAQPage\",\r\n  \"mainEntity\": [{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu\u2019est-ce que Featuretools ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"\u00c0 la crois\u00e9e de l\u2019apprentissage automatique et de la science des donn\u00e9es, Featuretools est une biblioth\u00e8que Python open-source offrant des outils avanc\u00e9s d\u2019automatisation de l\u2019ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s. Son objectif principal est de permettre la capture automatique des relations complexes entre les donn\u00e9es, \u00e9liminant le besoin de sp\u00e9cifier manuellement chaque fonctionnalit\u00e9. Cette approche s\u2019av\u00e8re particuli\u00e8rement b\u00e9n\u00e9fique dans les situations o\u00f9 les relations entre les entit\u00e9s sont non triviales ou difficiles \u00e0 appr\u00e9hender manuellement. L\u2019utilisation de Featuretools permet d\u2019acc\u00e9l\u00e9rer le processus d\u2019ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s via en automatisant la cr\u00e9ation de nouvelles variables, mais permet aussi la cr\u00e9ation de fonctionnalit\u00e9s complexes difficiles \u00e0 identifier manuellement. En exploitant les relations entre entit\u00e9s, il permet de g\u00e9n\u00e9rer des fonctionnalit\u00e9s riches en informations am\u00e9liorant potentiellement la capacit\u00e9 du mod\u00e8le \u00e0 g\u00e9n\u00e9raliser \u00e0 des donn\u00e9es non vues lors de l\u2019entra\u00eenement.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Comment fonctionne Featuretools ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Le fonctionnement de Featuretools repose sur plusieurs concepts fondamentaux. Les \u00ab EntitySets \u00bb fournissent un moyen de g\u00e9rer les donn\u00e9es entit\u00e9-relation de mani\u00e8re structur\u00e9e. Chaque EntitySet est une structure de donn\u00e9es qui contient un ensemble d\u2019entit\u00e9s (tables) et les relations entre ces entit\u00e9s. Ainsi, il devient possible de mod\u00e9liser les donn\u00e9es complexes o\u00f9 plusieurs entit\u00e9s sont li\u00e9es les unes aux autres.Les relations entre ces entit\u00e9s telles que les commandes li\u00e9es aux produits et les clients li\u00e9s aux commandes sont d\u00e9finies de mani\u00e8re \u00e0 permettre \u00e0 Featuretools de comprendre la structure sous-jacente des donn\u00e9es. Au coeur du processus d\u2019automatisation de Featuretools, se trouve le \u00ab Deep Feature Synthesis \u00bb (DFS) : un m\u00e9canisme permettant de cr\u00e9er automatiquement des fonctionnalit\u00e9s en combinant des informations provenant de multiples entit\u00e9s. Ce processus explore les relations d\u00e9finies dans l\u2019EntitySet, afin de cr\u00e9er des fonctionnalit\u00e9s plus complexes. Plut\u00f4t que de se contenter de fonctionnalit\u00e9s simples, DFS aide \u00e0 capturer des motifs plus profonds.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Pourquoi int\u00e9grer Featuretools dans le flux de travail Machine Learning ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"En tant qu\u2019outil d\u2019apprentissage automatique, Featuretools est directement con\u00e7u pour s\u2019int\u00e9grer harmonieusement avec d\u2019autres biblioth\u00e8ques populaires telles que Pandas et Scikit-learn. Ceci permet de tirer parti de ses capacit\u00e9s d\u2019automatisation tout en continuant \u00e0 utiliser des outils familiers, notamment pour la manipulation des donn\u00e9es ou pour la construction et l\u2019\u00e9valuation des mod\u00e8les. Cette facilit\u00e9 d\u2019int\u00e9gration simplifie la transition des praticiens vers l\u2019utilisation de Featuretools dans leurs projets, sans n\u00e9cessiter une refonte compl\u00e8te de leur workflow actuel. En comparaison avec les approches manuelles d\u2019ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s, l\u2019automatisation acc\u00e9l\u00e8re consid\u00e9rablement le processus et r\u00e9duit les potentielles erreurs humaines.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\r\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Featuretools est une biblioth\u00e8que Python open source cr\u00e9\u00e9e par Alteryx afin d\u2019automatiser l\u2019ing\u00e9nierie de fonctionnalit\u00e9s dans le Machine Learning. D\u00e9couvrez tout ce qu\u2019il faut savoir : pr\u00e9sentation, fonctionnement, avantages, cas d\u2019usage\u2026 Dans le domaine du Machine Learning, l\u2019ing\u00e9nierie des fonctionnalit\u00e9s ou des caract\u00e9ristiques est une pratique incontournable. La qualit\u00e9 et la pertinence des fonctionnalit\u00e9s extraites [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":78,"featured_media":226725,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"elementor_theme","format":"standard","meta":{"content-type":"","inline_featured_image":false},"categories":[2497],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v21.7 (Yoast SEO v21.7) - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>Featuretools : Qu&#039;est-ce que c&#039;est ? \u00c0 quoi \u00e7a sert en Machine Learning ?<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9couvrez les avantages du Featuretools pour le machine learning dans cet article. 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