Le document chunking est une pratique courante en intelligence artificielle qui prend de plus en plus d’importance avec la démocratisation des LLM et dutraitements de données textuelles via NLP en général. Son objectif est de permettre le découpage de vastes ensembles de documents en segments plus petits. Cette méthode ou technique facilite grandement l’analyse et le traitement des informations permettant aux algorithmes d’IA d’opérer de manière plus efficiente sur des portions de texte réduites. L’objectif est de réduire la surcharge d’informations et les problèmes de performance liés au traitement de documents entiers. De plus, cette segmentation permet de réduire la complexité des tâches d’analyse, en offrant une approche plus gérable pour les modèles d’IA.
Document chunking !Catégorie : Préparation
Après avoir analysé les données, il faut les retravailler afin de pouvoir modéliser et entrainer correctement son modèle de Machine Learning. Dans ces articles datacorner aborde les différentes techniques qui permettent de faire ce travail le plus simplement possible.
Filtrer vos données avec la Variance
Dans cet article nous allons voir une technique très simple pour filtrer vos colonnes (features) dés lors que vous modéliser votre modèle de Machine Learning.
Filtrer vos données avec la VarianceEvaluez l’importance des variables (« Feature Importance »)
Le Machine Learning fait sans doute peur aujourd’hui à cause de son coté boite noire. L’approche « mathématiques » (statistiques / Probabilités) fait peur car nous comprenons difficilement la raison des choix du modèle qui a été conçu. Dans cet article nous allons voir comment ces approches statistiques permettent de trouver quelles variables permettent de déterminer ce ou ces choix du modèle. Car c’est finalement bien là l’essence du Machine Learning: trouver les éléments/variables qui on conduit à faire un choix ou prendre une décision non ?
Evaluez l’importance des variables (« Feature Importance »)dataprep.eda : un nouveau venu dans l'analyse de données
Dans cet article je vous montre comment utiliser le nouvel arrivé de l'analyse de données avec Python : datapre.eda
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