Encodage à chaud

Le codage one-hot, également connu sous le nom de codage one-of-K ou factice, est une forme de transformation de données utilisée dans de nombreux domaines de la programmation informatique et de la cybersécurité. Il est utilisé pour représenter des informations à travers un tableau de valeurs binaires. Dans le codage des données, la valeur « chaude » est représentée par un « 1 » et les valeurs « froides » sont représentées par un « 0 ». Il est souvent utilisé dans les techniques d'analyse de données telles que l'apprentissage automatique pour créer des variables discrètes à partir d'un ensemble de données.

Le codage à chaud est particulièrement utile pour les données contenant des valeurs catégorielles, pour lesquelles une valeur ordinale n'a pas de sens. En convertissant les valeurs en valeurs binaires, une variable catégorielle peut être représentée en utilisant des 0 et des 1. Il est également utile pour détecter des modèles dans les données présentant certaines caractéristiques et les évaluer.

Par exemple, un ensemble de données peut avoir plusieurs valeurs catégorielles, comme le sexe ou la région, qui n'ont aucun sens si on leur donne des valeurs numériques. En appliquant un codage à chaud, chaque valeur se voit attribuer une valeur binaire unique, permettant aux ensembles de données d'être analysés de manière significative.

Le processus de codage à chaud s'effectue généralement en créant d'abord un tableau binaire de la même longueur que le nombre de catégories de données. Le tableau binaire est composé de 0 et d'un seul 1, qui correspond à la catégorie correcte. L'ensemble des tableaux binaires pour chaque catégorie de l'ensemble de données forme le tableau codé à chaud.

Le codage à chaud est couramment utilisé dans les applications d'apprentissage automatique car il permet aux données d'être représentées de manière plus significative. Il aide les algorithmes à mieux détecter les modèles et améliore la précision et les performances. De plus, le codage à chaud aide à empêcher les réseaux neuronaux d’apprendre les mauvaises corrélations et effets.

En cybersécurité, le codage one-hot permet de transformer les données afin de mieux détecter les activités anormales sur les systèmes et les réseaux. Il permet également d'étudier le comportement du réseau et de détecter les activités malveillantes telles que les logiciels malveillants.