{"id":56590,"date":"2021-04-23T07:24:39","date_gmt":"2021-04-23T06:24:39","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=56590"},"modified":"2023-11-09T14:07:39","modified_gmt":"2023-11-09T14:07:39","slug":"feature-engineering","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/feature-engineering","title":{"rendered":"Feature Engineering : d\u00e9finition et importance en Machine Learning"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"56590\" class=\"elementor elementor-56590\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-2eabd6e elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"2eabd6e\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-1ee78b5\" data-id=\"1ee78b5\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-da52ceb elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"da52ceb\" 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<h2>Le Feature Engineering consiste \u00e0 extraire des caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es brutes afin de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine d&rsquo;activit\u00e9 gr\u00e2ce au Machine Learning. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir : d\u00e9finition, algorithmes, cas d&rsquo;usage, formations&#8230;<\/h2>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-f27d1c3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"f27d1c3\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-6747e7b\" data-id=\"6747e7b\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5996ff5 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"5996ff5\" 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>L&rsquo;<strong><a href=\"https:\/\/datascientest.com\/intelligence-artificielle-definition\">intelligence artificielle<\/a><\/strong> est de plus en plus utilis\u00e9e dans tous les domaines. Toutefois, pour r\u00e9v\u00e9ler tout son potentiel, <strong>un mod\u00e8le d&rsquo;analyse pr\u00e9dictive<\/strong> requiert d&rsquo;exploiter pleinement les donn\u00e9es \u00e0 sa disposition.<\/p><p>Pour y parvenir, il est important <strong>de choisir le bon algorithme<\/strong> et d&rsquo;entra\u00eener les mod\u00e8les de Machine Learning. En r\u00e9alit\u00e9, le plus important est d&rsquo;utiliser le \u00ab\u00a0Feature Engineering\u00a0\u00bb ou ing\u00e9nierie des caract\u00e9ristiques.<\/p><p>En effet, <strong>les caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es ont un impact direct<\/strong> sur les mod\u00e8les pr\u00e9dictifs et leurs r\u00e9sultats. Plus les caract\u00e9ristiques sont pr\u00e9par\u00e9es et minutieusement choisies, plus les r\u00e9sultats seront pr\u00e9cis. Elles doivent d\u00e9crire la structure inh\u00e9rente aux donn\u00e9es.<\/p><p>De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, <strong>les r\u00e9sultats d\u00e9pendent du mod\u00e8le choisi, des donn\u00e9es \u00e0 disposition<\/strong> et des caract\u00e9ristiques pr\u00e9par\u00e9es. L&rsquo;encadrement du probl\u00e8me et les mesures utilis\u00e9es pour estimer l&rsquo;exactitude jouent aussi un r\u00f4le majeur.<\/p><p>M\u00eame <strong>si un mod\u00e8le n&rsquo;est pas optimal<\/strong>, il permet d&rsquo;atteindre de bons r\u00e9sultats. L&rsquo;important est d&rsquo;utiliser de bonnes caract\u00e9ristiques afin de pouvoir utiliser des mod\u00e8les moins complexes et plus rapides \u00e0 ex\u00e9cuter, plus simples \u00e0 comprendre et \u00e0 maintenir.<\/p><p>De la m\u00eame mani\u00e8re, une bonne ing\u00e9nierie de caract\u00e9ristiques permet d&rsquo;obtenir de bons r\u00e9sultats <strong>m\u00eame si les param\u00e8tres choisis ne sont pas optimaux<\/strong>. Il n&rsquo;est donc pas n\u00e9cessaire de chercher le meilleur mod\u00e8le et les param\u00e8tres les plus optimis\u00e9s, \u00e0 condition d&rsquo;avoir les bonnes caract\u00e9ristiques.<\/p><p>Celles-ci permettent de <strong>se rapprocher du probl\u00e8me sous-jacent<\/strong> et de repr\u00e9senter les donn\u00e9es avec pr\u00e9cision. Mais alors, qu&rsquo;est-ce que le Feature Engineering ?<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-a3e228d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"a3e228d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-65a33d4\" data-id=\"65a33d4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f238329 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"f238329\" 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><h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que le Feature Engineering ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-d683470 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"d683470\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a15ba06\" data-id=\"a15ba06\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-463dedc elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"463dedc\" 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>Le Feature Engineering est un processus qui consiste \u00e0<strong> transformer les donn\u00e9es brutes en caract\u00e9ristiques<\/strong> repr\u00e9sentant plus pr\u00e9cis\u00e9ment le probl\u00e8me sous-jacent au mod\u00e8le pr\u00e9dictif. Pour faire simple,il s&rsquo;agit d&rsquo;appliquer une connaissance du domaine pour extraire des repr\u00e9sentations analytiques \u00e0 partir des donn\u00e9es brutes et de les pr\u00e9parer pour le Machine Learning.<\/p><p>Il s&rsquo;agit de <strong>la premi\u00e8re \u00e9tape dans le d\u00e9veloppement<\/strong> d&rsquo;un mod\u00e8le de Machine Learning pr\u00e9dictif. Ceci permet d&rsquo;accro\u00eetre l&rsquo;exactitude du mod\u00e8le sur les nouvelles donn\u00e9es inconnues.<\/p><p>Rappelons en effet que les algorithmes de <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\">Machine Learning<\/a> apprennent une solution \u00e0 un probl\u00e8me \u00e0 partir de donn\u00e9es d&rsquo;\u00e9chantillons. Ainsi, le Feature Engineering permet de d\u00e9terminer <strong>quelle est la meilleure repr\u00e9sentation des donn\u00e9es d&rsquo;\u00e9chantillon<\/strong> pour apprendre la solution au probl\u00e8me.<\/p><p>C&rsquo;est tr\u00e8s important, car le succ\u00e8s d&rsquo;un projet d&rsquo;intelligence artificielle ou de Machine Learning d\u00e9pend souvent de la repr\u00e9sentation des donn\u00e9es. Les algorithmes doivent \u00eatre en mesure de<strong> comprendre les \u00a0\u00bb inputs \u00ab\u00a0<\/strong>.<\/p><p>Le Feature Engineering repose sur <strong>un ensemble de proc\u00e9dures et de m\u00e9thodes<\/strong> bien d\u00e9finies. Les proc\u00e9dures \u00e0 utiliser varient en fonction des donn\u00e9es, et c&rsquo;est avec l&rsquo;exp\u00e9rience et la pratique que l&rsquo;on apprend lesquelles utiliser en fonction du contexte.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ff7ffcc e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"ff7ffcc\" 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-968eb74 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"968eb74\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/q1Yos0JxY3w&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.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-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video 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class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce qu'une \" feature \" ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-e90e1c3 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"e90e1c3\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5ffa132\" data-id=\"5ffa132\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-1e583fd elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"1e583fd\" 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>Les donn\u00e9es sont pr\u00e9sent\u00e9es en ligne dans des tableaux, tandis que leurs attributs et leurs variables sont pr\u00e9sent\u00e9s en colonnes. Un <strong>attribut peut \u00eatre une caract\u00e9ristique<\/strong>.<\/p><p>Cependant, dans le contexte d&rsquo;un probl\u00e8me, une caract\u00e9ristique est un attribut<strong> utile ou pertinent par rapport \u00e0 ce probl\u00e8me<\/strong>. Il s&rsquo;agit d&rsquo;une part importante d&rsquo;une observation visant \u00e0 en apprendre davantage sur la structure du probl\u00e8me mod\u00e9lis\u00e9.<\/p><p>Si l&rsquo;on prend l&rsquo;exemple d&rsquo;un probl\u00e8me <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/computer-vision\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">de vision par ordinateur<\/a>, une image est une observation tandis qu&rsquo;une caract\u00e9ristique pourrait \u00eatre une ligne dans cette image. Dans <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/introduction-au-nlp-natural-language-processing\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">le traitement naturel du langage<\/a>, l&rsquo;observation peut \u00eatre un document, tandis qu&rsquo;une caract\u00e9ristique peut \u00eatre une phrase ou un mot de ce document. Dans la reconnaissance de discours, une \u00e9locution compl\u00e8te peut \u00eatre une observation tandis qu&rsquo;un mot seul peut \u00eatre une caract\u00e9ristique.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-46913b1 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"46913b1\" 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-b231d01 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"b231d01\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/ABV2YS9jbzE&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\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-e6c7526 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"e6c7526\" 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\/formation-machine-learning-engineer\">\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\">Apprendre \u00e0 utiliser le Feature Engineering<\/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\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-d39676d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"d39676d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-6ec4037\" data-id=\"6ec4037\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0bea15b elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0bea15b\" 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\">Les diff\u00e9rentes approches du Feature Engineering<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-37f6424 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"37f6424\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-cd300e4\" data-id=\"cd300e4\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-ed7868a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"ed7868a\" 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>Le Feature Engineering n&rsquo;est pas un processus unique. Il existe <strong>de multiples approches<\/strong>, et celle \u00e0 adopter d\u00e9pend du sous-probl\u00e8me sp\u00e9cifique que l&rsquo;on cherche \u00e0 r\u00e9soudre.<\/p><p>La <strong>\u00ab\u00a0Feature Importance\u00a0\u00bb<\/strong> consiste \u00e0 estimer de mani\u00e8re objective l&rsquo;utilit\u00e9 d&rsquo;une caract\u00e9ristique. Cette d\u00e9marche peut s&rsquo;av\u00e9rer utile pour s\u00e9lectionner les caract\u00e9ristiques. Chacune d&rsquo;entre elles re\u00e7oit un score, et elles peuvent ainsi \u00eatre class\u00e9es en fonction de leurs scores. Celles avec le plus haut score peuvent \u00eatre choisies pour \u00eatre incluses dans l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es.<\/p><p>Ce<strong> score d&rsquo;importance<\/strong> peut aussi \u00eatre utilis\u00e9 pour extraire ou construire de nouvelles caract\u00e9ristiques similaires, mais diff\u00e9rentes de celles d\u00e9j\u00e0 consid\u00e9r\u00e9es comme utiles. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, une caract\u00e9ristique peut \u00eatre consid\u00e9r\u00e9e importante si elle est hautement corr\u00e9l\u00e9e avec la variable d\u00e9pendante, \u00e0 savoir l&rsquo;\u00e9l\u00e9ment \u00e0 pr\u00e9dire.<\/p><p>On utilise g\u00e9n\u00e9ralement <strong>les coefficients de corr\u00e9lation<\/strong> pour mesurer l&rsquo;importance d&rsquo;une caract\u00e9ristique. Certains algorithmes de mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive plus complexes effectuent cette s\u00e9lection de mani\u00e8re interne parall\u00e8lement \u00e0 la construction du mod\u00e8le. C&rsquo;est le cas des algorithmes MARS ou des for\u00eats al\u00e9atoires.<\/p><p>L&rsquo;extraction de caract\u00e9ristiques <strong>ou Feature Extraction<\/strong> permet de construire automatiquement de nouvelles caract\u00e9ristiques \u00e0 partir de donn\u00e9es brutes. C&rsquo;est tr\u00e8s utile lorsque les observations sont trop volumineuses dans leur forme brute pour \u00eatre mod\u00e9lis\u00e9es directement par des algorithmes pr\u00e9dictifs.<\/p><p>En guise d&rsquo;exemples, on peut citer <strong>les donn\u00e9es textuelles, audio, et les images<\/strong>. Ceci concerne aussi les donn\u00e9es tabulaires dot\u00e9es de millions d&rsquo;attributs.<\/p><p>Le <strong>but de la Feature Extraction<\/strong> est de r\u00e9duire automatiquement la dimensionnalit\u00e9 de ces types d&rsquo;observations en un ensemble plus petit afin de pouvoir le mod\u00e9liser. On peut utiliser des m\u00e9thodes comme l&rsquo;analyse de composant principal ou le clustering non supervis\u00e9 pour les donn\u00e9es tabulaires, ou la d\u00e9tection de bordures pour les images.<\/p><p>La <strong>Feature Selection ou s\u00e9lection de caract\u00e9ristiques<\/strong> est une autre m\u00e9thode, permettant de supprimer les attributs des donn\u00e9es inutiles ou redondantes dans le contexte du probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre. Cette approche consiste \u00e0 s\u00e9lectionner automatiquement le sous-ensemble le plus utile pour la r\u00e9solution du dit probl\u00e8me.<\/p><p>Les algorithmes peuvent utiliser une m\u00e9thode comme la corr\u00e9lation ou d&rsquo;autres m\u00e9thodes de Feature Importance pour<strong> classer les caract\u00e9ristiques et les s\u00e9lectionner<\/strong>. Une autre technique plus avanc\u00e9e consiste \u00e0 cr\u00e9er et \u00e0 \u00e9valuer des mod\u00e8les automatiquement jusqu&rsquo;\u00e0 trouver le plus appropri\u00e9 pour la pr\u00e9diction.<\/p><p>La <strong>construction de caract\u00e9ristique ou Feature Construction<\/strong> consiste \u00e0 construire manuellement de nouvelles caract\u00e9ristiques \u00e0 partir de donn\u00e9es brutes. Pour ce faire, il est n\u00e9cessaire de structurer les donn\u00e9es d&rsquo;\u00e9chantillon et \u00e0 les exposer aux algorithmes de mod\u00e9lisation pr\u00e9dictive en fonction du probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre.<\/p><p>Dans le cas des donn\u00e9es tabulaires, il s&rsquo;agira par exemple d&rsquo;agr\u00e9ger et de <strong>combiner des caract\u00e9ristiques<\/strong> pour en cr\u00e9er de nouvelles ou \u00e0 l&rsquo;inverse de les d\u00e9composer. Cette t\u00e2che requiert beaucoup de temps et de r\u00e9flexion, mais fait toute la diff\u00e9rence en termes de performances d&rsquo;un mod\u00e8le de Machine Learning.<\/p><p>Le<strong> Feature Learning ou apprentissage de caract\u00e9ristiques<\/strong> consiste \u00e0 identifier et \u00e0 utiliser automatiquement les caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es brutes.Le but est d&rsquo;\u00e9viter d&rsquo;avoir \u00e0 construire ou extraire des caract\u00e9ristiques manuellement.<\/p><p>Les <strong>m\u00e9thodes de Deep Learning les plus modernes<\/strong> permettent d&rsquo;y parvenir. On peut citer les auto-encodeurs ou les machines Boltzmann restreintes. Ces techniques parviennent \u00e0 apprendre automatiquement des repr\u00e9sentations abstraites de caract\u00e9ristiques de fa\u00e7on non supervis\u00e9e ou semi-supervis\u00e9e.<\/p><p>Ces<strong> repr\u00e9sentations de caract\u00e9ristiques compress\u00e9es<\/strong> peuvent ensuite \u00eatre utilis\u00e9es pour la reconnaissance de discours, la classification d&rsquo;images, ou encore la reconnaissance d&rsquo;objets. Malheureusement, cette approche fonctionne en \u00ab\u00a0bo\u00eete noire\u00a0\u00bb et ne permet pas de comprendre comment les repr\u00e9sentations ont \u00e9t\u00e9 apprises. Le Feature Engineering ne peut donc pas \u00eatre enti\u00e8rement automatis\u00e9.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-168a53c e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"168a53c\" 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-d890cd6 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"d890cd6\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/d12ra3b_M-0&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\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\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-c880c33 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"c880c33\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a00c77a\" data-id=\"a00c77a\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-fa57356 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"fa57356\" 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\">Le processus de Feature Engineering<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-63c5599 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"63c5599\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-8ad7b5f\" data-id=\"8ad7b5f\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e87724f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"e87724f\" 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>Le Feature Engineering <strong>s&rsquo;inscrit dans le processus de Machine Learning<\/strong>. Apr\u00e8s avoir d\u00e9fini un probl\u00e8me, il s&rsquo;agit de s\u00e9lectionner et de pr\u00e9parer les donn\u00e9es. Les donn\u00e9es sont collect\u00e9es, agr\u00e9g\u00e9es, nettoy\u00e9es et format\u00e9es pour pouvoir \u00eatre utilis\u00e9es.<\/p><p>Le Feature Engineering survient<strong> durant l&rsquo;\u00e9tape de transformation des donn\u00e9es<\/strong> de leur \u00e9tat brut \u00e0 un \u00e9tat adapt\u00e9 \u00e0 la mod\u00e9lisation. Avant cette \u00e9tape, les donn\u00e9es sont dans un format ne permettant pas leur manipulation.<\/p><p>La suite du processus de Machine Learning consiste \u00e0 mod\u00e9liser les donn\u00e9es en cr\u00e9ant des mod\u00e8les, en les \u00e9valuant et en les configurant. Derni\u00e8re \u00e9tape : la pr\u00e9sentation des r\u00e9sultats. Chaque fois que nouvelles perspectives sont identifi\u00e9es dans les donn\u00e9es, <strong>ce processus doit \u00eatre r\u00e9p\u00e9t\u00e9 dans le m\u00eame ordre<\/strong>.<\/p><p>Le processus de<strong> Feature Engineering n&rsquo;est donc pas ind\u00e9pendant<\/strong>. Il s&rsquo;agit d&rsquo;un proc\u00e9d\u00e9 it\u00e9ratif \u00e9troitement li\u00e9 \u00e0 la s\u00e9lection de donn\u00e9es et l&rsquo;\u00e9valuation de mod\u00e8le.<\/p><p>En fonction du probl\u00e8me \u00e0 r\u00e9soudre, <strong>on utilise les diff\u00e9rentes m\u00e9thodes de Feature Engineering<\/strong>. Apr\u00e8s avoir s\u00e9lectionn\u00e9 les caract\u00e9ristiques appropri\u00e9es, on \u00e9value l&rsquo;exactitude du mod\u00e8le en le testant sur de nouvelles donn\u00e9es \u00e0 l&rsquo;aide des caract\u00e9ristiques choisies.<\/p><p>Il est tr\u00e8s important de <strong>bien d\u00e9finir le probl\u00e8me afin de pouvoir essayer diff\u00e9rents mod\u00e8les<\/strong>, diff\u00e9rentes configurations et ensembles de mod\u00e8les. La m\u00e9thode de test doit quant \u00e0 elle permettre de mesurer les performances avec pr\u00e9cision.<\/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-8940fbb elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"8940fbb\" 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\/formation-machine-learning-engineer\">\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\">Commencer une formation Machine Learning Engineer<\/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<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-4488f0d elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"4488f0d\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-bca0712\" data-id=\"bca0712\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8f03eca elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"8f03eca\" 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\">\u00c0 quoi sert le Feature Engineering ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-12e9672 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"12e9672\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5c7ca47\" data-id=\"5c7ca47\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-bbc8a3e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"bbc8a3e\" 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>Le Feature Engineering peut \u00eatre utilis\u00e9 \u00e0 de nombreux effets. Il sert par exemple \u00e0 <strong>d\u00e9composer les attributs de cat\u00e9gories<\/strong>, \u00e0 d\u00e9composer un date-time, ou encore \u00e0 recadrer des quantit\u00e9s num\u00e9riques.<\/p>\n<p>Voici <strong>quelques exemples de cas d&rsquo;usage concrets<\/strong> pour mieux comprendre. Lors de la comp\u00e9tition de Machine Learning KDD Cup 2010, les participants devaient mod\u00e9liser la fa\u00e7on dont les \u00e9tudiants apprennent.<\/p>\n<p>Un corpus de r\u00e9sultats d&rsquo;\u00e9tudiants sur des probl\u00e8mes d&rsquo;alg\u00e8bre \u00e9tait fourni et devait \u00eatre utilis\u00e9 pour pr\u00e9dire les futures performances de ces \u00e9tudiants. Les gagnants du concours sont un groupe d&rsquo;\u00e9tudiants de la National Taiwan University, qui ont r\u00e9ussi \u00e0 <strong>simplifier la structure du probl\u00e8me gr\u00e2ce au Feature Engineering<\/strong> en cr\u00e9ant des millions de caract\u00e9ristiques binaires.<\/p>\n<p>Cette structure a permis \u00e0 l&rsquo;\u00e9quipe d&rsquo;utiliser <strong>des m\u00e9thodes lin\u00e9aires tr\u00e8s simples<\/strong>, mais hautement performantes pour cr\u00e9er le meilleur mod\u00e8le pr\u00e9dictif. Des \u00e9l\u00e9ments non lin\u00e9aires comme la temporalit\u00e9 ont \u00e9t\u00e9 r\u00e9duits \u00e0 l&rsquo;\u00e9tat d&rsquo;indicateurs binaires. Une d\u00e9monstration des possibilit\u00e9s offertes par les indicateurs binaires.<\/p>\n<p>Un autre exemple est celui de<strong> l&rsquo;heritage health prize<\/strong> : un prix de trois millions de dollars, d\u00e9cern\u00e9 \u00e0 l&rsquo;\u00e9quipe capable de pr\u00e9dire quels patients seraient admis \u00e0 l&rsquo;h\u00f4pital au cours de l&rsquo;ann\u00e9e suivante. Beaucoup de participants ont utilis\u00e9 le Feature Engineering.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-744a3a6 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"744a3a6\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-280872b\" data-id=\"280872b\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-632df99 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"632df99\" 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\">Pourquoi automatiser le Feature Engineering ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-3ff5d6b elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"3ff5d6b\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-7751bdc\" data-id=\"7751bdc\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-eb5bf9f elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"eb5bf9f\" 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>Le Feature Engineering est un processus it\u00e9ratif, qui <strong>requiert beaucoup de temps, de ressources et d&rsquo;expertise<\/strong> technique. Une \u00e9quipe de Data Science doit aussi travailler avec des experts du domaine d&rsquo;activit\u00e9 pour leur fournir des mod\u00e8les ML adapt\u00e9s \u00e0 leurs besoins.<\/p><p>L&rsquo;<strong>automatisation de ce processus<\/strong> a le potentiel de bouleverser la Data Science. Elle permet de simplifier l&rsquo;acc\u00e8s au Machine Learning, d&rsquo;\u00e9liminer les besoins en cr\u00e9ation manuelle de requ\u00eates <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/sql-tout-savoir\">SQL<\/a>, et d&rsquo;acc\u00e9l\u00e9rer les projets de Data Science m\u00eame sans connaissances du domaine d&rsquo;activit\u00e9. Gr\u00e2ce \u00e0 l&rsquo;automatisation, des millions d&rsquo;hypoth\u00e8ses peuvent \u00eatre explor\u00e9es en quelques heures.<\/p><p>Gr\u00e2ce aux produits AutoML, l&rsquo;automatisation du Feature Engineering est d\u00e9sormais possible. Avec <strong>AutoML 2.0, la dur\u00e9e du cycle complet<\/strong> des donn\u00e9es brutes jusqu&rsquo;au d\u00e9veloppement du mod\u00e8le de Machine Learning peut \u00eatre r\u00e9duite \u00e0 quelques jours au lieu de plusieurs mois. Ainsi, les \u00e9quipes de Data Science peuvent d\u00e9livrer de nombreux mod\u00e8les ML.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a328e0e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"a328e0e\" 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-8e8caef elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"8e8caef\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/jn-22XyKsgo&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\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\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-15ec45c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"15ec45c\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-5c555a5\" data-id=\"5c555a5\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5d5ffa7 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"5d5ffa7\" 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 apprendre le Feature Engineering ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-fd1d51c elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"fd1d51c\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-016d1dc\" data-id=\"016d1dc\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-266f6d3 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"266f6d3\" 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>Le Feature Engineering est au coeur de la Data Science et du Machine Learning. En choisissant <strong>les formations DataScientest<\/strong>, vous pouvez apprendre \u00e0 ma\u00eetriser cette discipline au m\u00eame titre que toutes les techniques et outils de science des donn\u00e9es.<\/p><p>En effet, le Machine Learning occupe une place essentielle de <strong>nos programmes Data Scientist, Data Analyst ou ML Engineer<\/strong>. Vous apprendrez aussi la programmation en Python, les techniques de manipulation de bases de donn\u00e9es, le <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/deep-learning-definition\">Deep Learning<\/a> ou encore la <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/avec-la-data-visualisation-donnez-du-sens-a-vos-donnees\">Data Visualization<\/a>.<\/p><p>Nos formations sont con\u00e7ues par des professionnels et r\u00e9pondent directement aux besoins des entreprises. Les apprenants re\u00e7oivent un dipl\u00f4me certifi\u00e9 par l&rsquo;Universit\u00e9 de la Sorbonne, et <strong>93% d&rsquo;entre eux trouvent un emploi imm\u00e9diatement<\/strong>.<\/p><p>Chacun de nos parcours adopte<strong> une approche innovante de Blended Learning<\/strong>, alliant l&rsquo;apprentissage \u00e0 distance et le pr\u00e9sentiel. Ces formations peuvent \u00eatre effectu\u00e9es en Formation Continue ou en mode BootCamp intensif.<\/p><p>Nos cursus peuvent \u00eatre<strong> financ\u00e9s par le Compte Personnel de Formation<\/strong>, ou par P\u00f4le Emploi via l&rsquo;AIF. N&rsquo;attendez plus et d\u00e9couvrez d\u00e8s \u00e0 pr\u00e9sent <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formations-data\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">nos formations Data Science<\/a> !<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d0b01a0 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"d0b01a0\" 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-96f50b2 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"96f50b2\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/SNNK6z03TaA&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\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-dc38177 elementor-align-center button-principale elementor-widget elementor-widget-button\" data-id=\"dc38177\" 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 les formations DataScientest<\/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\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-916e058 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"916e058\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-c4f394d\" data-id=\"c4f394d\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-f781d59 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"f781d59\" 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>Vous savez tout sur le Feature Engineering. D\u00e9couvrez notre introduction <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/python-tout-savoir\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">au langage de programmation Python<\/a> et notre guide <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/machine-learning-tout-savoir\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">sur le Machine Learning<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e534f5a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e534f5a\" 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-a30f46d elementor-widget elementor-widget-html\" data-id=\"a30f46d\" 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'est-ce que le Feature Engineering ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Le Feature Engineering est un processus qui consiste \u00e0 transformer les donn\u00e9es brutes en caract\u00e9ristiques repr\u00e9sentant plus pr\u00e9cis\u00e9ment le probl\u00e8me sous-jacent au mod\u00e8le pr\u00e9dictif. Pour faire simple,il s'agit d'appliquer une connaissance du domaine pour extraire des repr\u00e9sentations analytiques \u00e0 partir des donn\u00e9es brutes et de les pr\u00e9parer pour le Machine Learning.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Qu'est-ce qu'une \" feature \" ?\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Les donn\u00e9es sont pr\u00e9sent\u00e9es en ligne dans des tableaux, tandis que leurs attributs et leurs variables sont pr\u00e9sent\u00e9s en colonnes. Un attribut peut \u00eatre une caract\u00e9ristique. Cependant, dans le contexte d'un probl\u00e8me, une caract\u00e9ristique est un attribut utile ou pertinent par rapport \u00e0 ce probl\u00e8me. Il s'agit d'une part importante d'une observation visant \u00e0 en apprendre davantage sur la structure du probl\u00e8me mod\u00e9lis\u00e9.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Les diff\u00e9rentes approches du Feature Engineering\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Le Feature Engineering n'est pas un processus unique. Il existe de multiples approches, et celle \u00e0 adopter d\u00e9pend du sous-probl\u00e8me sp\u00e9cifique que l'on cherche \u00e0 r\u00e9soudre. La \\\"Feature Importance\\\" consiste \u00e0 estimer de mani\u00e8re objective l'utilit\u00e9 d'une caract\u00e9ristique. Cette d\u00e9marche peut s'av\u00e9rer utile pour s\u00e9lectionner les caract\u00e9ristiques. Chacune d'entre elles re\u00e7oit un score, et elles peuvent ainsi \u00eatre class\u00e9es en fonction de leurs scores. Celles avec le plus haut score peuvent \u00eatre choisies pour \u00eatre incluses dans l'ensemble de donn\u00e9es.\"\r\n    }\r\n  },{\r\n    \"@type\": \"Question\",\r\n    \"name\": \"Le processus de Feature Engineering\",\r\n    \"acceptedAnswer\": {\r\n      \"@type\": \"Answer\",\r\n      \"text\": \"Le Feature Engineering s'inscrit dans le processus de Machine Learning. Apr\u00e8s avoir d\u00e9fini un probl\u00e8me, il s'agit de s\u00e9lectionner et de pr\u00e9parer les donn\u00e9es. Les donn\u00e9es sont collect\u00e9es, agr\u00e9g\u00e9es, nettoy\u00e9es et format\u00e9es pour pouvoir \u00eatre utilis\u00e9es. Le Feature Engineering survient durant l'\u00e9tape de transformation des donn\u00e9es de leur \u00e9tat brut \u00e0 un \u00e9tat adapt\u00e9 \u00e0 la mod\u00e9lisation. Avant cette \u00e9tape, les donn\u00e9es sont dans un format ne permettant pas leur manipulation.\"\r\n    }\r\n  }]\r\n}\r\n<\/script>\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>Le Feature Engineering consiste \u00e0 extraire des caract\u00e9ristiques des donn\u00e9es brutes afin de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes sp\u00e9cifiques \u00e0 un domaine d&rsquo;activit\u00e9 gr\u00e2ce au Machine Learning. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir : d\u00e9finition, algorithmes, cas d&rsquo;usage, formations&#8230; L&rsquo;intelligence artificielle est de plus en plus utilis\u00e9e dans tous les domaines. 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