Notre plateforme utilise des techniques sophistiquées de traitement des données pour la gestion de l'énergie. Nous comprenons que des décisions de qualité nécessitent des données de qualité, c'est pourquoi notre méthodologie garantit la fiabilité.

Notre processus de nettoyage des données utilise le filtrage des scores Z et la détection des anomalies pour identifier et corriger les irrégularités dans les flux de données énergétiques. Pour les données manquantes, nous appliquons des techniques d'imputation qui maintiennent la continuité tout en préservant l'intégrité statistique. Chaque modèle est soumis à une validation rigoureuse, garantissant des recommandations basées sur des modèles authentiques plutôt que sur des coïncidences.

En outre, notre cadre MLOps améliore les performances des modèles grâce à des tests A/B et à des recyclages automatisés, ce qui permet à votre système de devenir plus précis sans nécessiter d'intervention technique de la part de votre équipe.