19 outils AutoML pour former facilement vos modèles ML [2023]

AutoML comprend probablement toutes les phases, de la création d'un petit ensemble de données à l'établissement d'un modèle d'apprentissage automatique facilement disponible pour utilisation.

De plus, AutoML a été proposé comme solution basée sur l'intelligence artificielle pour répondre à la demande florissante d'application de l'apprentissage automatique.

La technique utilisée pour fabriquer des appareils dans AutoML visait à permettre aux non-professionnels d'utiliser des modèles et des techniques d'apprentissage automatique sans les obliger à devenir des professionnels de l'apprentissage automatique.

Nous allons maintenant mettre en évidence les meilleurs outils AutoML que vous pouvez intégrer à votre stratégie commerciale pour vous assurer de garder une longueur d'avance.

Mais avant de plonger, vous voudrez peut-être lire notre article précédent sur différents Outils commerciaux IA pour une compréhension globale du paysage plus large de l'IA et de la manière dont ces puissants outils peuvent dynamiser votre entreprise.

1. DataRobot

AI Cloud est une nouvelle application conçue pour les exigences, les défis et la commodité de l'IA d'aujourd'hui. De plus, l'IA modifie chaque industrie et chaque organisation. Au fur et à mesure de sa progression, les résultats basés sur l'apprentissage automatique deviendront la nouvelle norme.

Pour répondre à l'ultimatum du monde contemporain, nous devons démontrer une action rapide et conjointe et accélérer vos solutions d'IA dans toute l'organisation. Ainsi, la solution d'apprentissage automatique automatique (AutoML) de DataRobot autorise les créateurs d'IA dans de nombreuses administrations à appliquer leur compétence de domaine et à fournir des modèles optimaux sans perte de temps ni de confiance.

Le DataRobot AI Cloud vous permet d'améliorer de nouveaux modèles inventifs à partir de types de données spectaculairement variés. Il contient un énorme centre d'information de modèles open-source et de rentabilité, de la rétrogradation classique et de la classification multinomiale complexe aux algorithmes d'apprentissage structurés les plus récents.

Initialement, des données provenant de n'importe quelle source, des données tabulaires établies de longue date et du texte brut aux données oculaires et géopolitiques, peuvent être acquises.

• Via un système JDBC « libre-service », configurez les connexions à la base de données.

• Utilisez le catalogue AI pour mettre à jour et filtrer vos ensembles de données.

• Mener l'exploration des fonctionnalités sur plusieurs ensembles de données primaires transformés.

• Examiner les données via des rapports et des représentations visuelles.

• Au besoin, intégrer une série d'étapes de traitement de données interconnectées pour entraîner les cadres avec de nouvelles données.

2. Dataiku

Dataiku est l'une des solutions de science des données et de ML les plus robustes et les plus complètes, permettant à de nombreuses unités organisationnelles de mettre en œuvre, de concevoir et d'exploiter toutes les applications basées sur l'IA avec facilité et sécurité.

Eh bien, l'intensification rapide de la prise de conscience acquise à partir des données est analytique pour le mouvement du développement vers IA d'entreprise, et c'est une question d'escalade : utiliser des données plus accessibles pour de nombreux projets de données. Cela ne peut se produire sans augmenter le nombre de personnes qui ont un accès régulier aux données et qui travaillent avec elles (il est également important de noter que cela ne peut se produire sans une aide importante, l'analyste non codant, assumant un rôle plus important).

Dataiku donne ces énormes caractéristiques - via l'analyse qualitative de la vision, les analystes de données peuvent facilement rechercher, créer, améliorer et trouver les solutions de différents types de données, y compris des données structurées et non structurées (passés, d'ailleurs - c'est comme ça plus authentiques que les feuilles tabulaires). De plus, les scientifiques qui ont également travaillé pour la collecte de données dans Dataiku, grâce au codage et aux gadgets, qui sont les meilleurs à utiliser - De plus, la collaboration sur des projets de données est tout à fait valable.

• La première étape consiste à définir des ensembles de données qui se connectent à vos sources de données.

• DSS vous permet de visualiser vos données immédiatement après la définition d'un jeu de données.

• La préparation visuelle des données dans DSS permet la création visuelle et interactive du filtrage et du prétraitement des données.

• Deuxièmement, il fournit une fonctionnalité personnalisée pour l'analyse exploratoire des données (EDA) sur les ensembles de données.

• Enfin, l'apprentissage automatique est utilisé lorsque l'on tente de prédire une variable cible.

3. H20

Chez H2O.ai, démocratiser l'IA n'est pas qu'un design. C'est un mouvement. Et cela signifie qu'il faut agir. Au départ, cela a commencé comme un groupe d'individus partageant les mêmes idées dans l'espace ouvert, géré de manière inclusive par l'idée qu'il devrait y avoir une liberté autour de la fabrication et de l'utilisation de l'IA.

H2O est un framework ML distribué entièrement open source avec une évolutivité séquentielle. H2O a renforcé les méthodes statistiques d'apprentissage automatique les plus diverses, y compris le gradient boosté, les SVM, ainsi que les techniques d'apprentissage en profondeur. De plus, il se concentre entièrement sur l'automatisation des activités productives les plus difficiles dans les domaines de la science des données, y compris l'extraction de caractéristiques, l'optimisation et la mise en œuvre de modèles. De plus, l'incorporation de l'IA sans pilote permet aux ingénieurs de données de tous niveaux de tester et d'implémenter facilement des pipelines de framework à partir de l'interface graphique. Ainsi,

H2O permet aux utilisateurs d'extraire la sophistication du développement de méthodes de pointe et de personnaliser les attributs dont les consommateurs ont besoin pour extraire et mettre en œuvre leurs données, aidant les utilisateurs et les experts de terrain à participer à la révolution de l'IA.

• H2O fournit un package R pouvant être chargé depuis CRAN et un package Python pouvant être récupéré depuis PyPI.

• Ajouter les composants H2O et GBM.

• Importez le jeu de données utilisé pour les tâches de classification.

• Transformer l'ensemble de données en deux ensembles (formation et test)

• Former le modèle

• Générer les scores AUC pour les données de formation et de validation, respectivement.

4. Qlik

Qlik est l'un des leaders Outils d'analyse de données IA qui utilise les technologies d'intelligence artificielle et d'apprentissage automatique pour fournir une analyse intelligente des données aux entreprises de toutes tailles.

Avec l'aide de Qlik AutoML, les équipes d'analyse sont en mesure de générer rapidement des modèles d'apprentissage automatique pour l'analyse prédictive et l'analyse de scénarios de simulation. 

Grâce à une expérience simple et sans code, vous pouvez rapidement créer des modèles, faire des prévisions et tester des scénarios commerciaux. Connectez vos données rapidement et trouvez des pilotes critiques pour créer et affiner des modèles d'apprentissage automatique.

Avec des données d'explicabilité complètes, générez des prévisions et testez des scénarios de simulation. Et pour une analyse entièrement interactive, publiez instantanément les résultats ou connectez immédiatement des modèles à Qlik Sense.

Fournir l'intégration de données :

Qu'il s'agisse de Qlik ou de Tableau, de Power BI et au-delà, toute plate-forme d'analyse peut bénéficier de DataOps ; notre intégration de données Qlik accélère la recherche et la fourniture de données en temps réel prêtes pour l'analyse en automatisant la diffusion, l'affinement, le catalogage et la publication des données sur n'importe quel cloud.

Prise en charge de l'analyse des données :

Utilisez des analyses cloud modernes d'apprentissage automatique pour permettre à l'ensemble de vos employés de faire de meilleures découvertes et de meilleures décisions chaque jour, afin que vous puissiez révolutionner votre entreprise et devenir le leader du marché.

5. Akkio

AutoML d'Akkio est un outil qui permet aux experts non techniques de créer et de mettre en œuvre rapidement l'IA pour des tâches telles que le taux d'attrition, la prévention de la fraude et l'optimisation du pipeline des ventes sans avoir à écrire de code. Akkio a annoncé sa plateforme d'apprentissage automatique sans code en 2020, qui permet à quiconque de concevoir et de mettre en œuvre des modèles en beaucoup moins de temps. De plus, avec des données statistiques, Akkio forme un modèle d'apprentissage automatique personnalisé et l'intègre pour prendre des décisions intelligentes en temps réel.

• Premièrement, il est lié aux données, car les données sont la principale source du modèle ML.

• De plus, il s'agit d'un outil d'IA basé sur des tableaux, il nécessitera donc des données statistiques (par exemple, une feuille de calcul ou un CSV). Ainsi, Akkio reconnaîtra automatiquement les types de données dans l'ensemble de données. Par exemple, texte, identifiant, numéro ou catégorie.

• Ensuite, l'explorateur de flux est un modèle d'IA complet, de la source de données à la mise en œuvre du modèle. Il peut être incorporé en tant qu'interface visuelle pour connecter des données, concevoir un modèle d'IA et l'implémenter sans aucun code.

• Enfin, la formation peut choisir ce qui donne de nombreuses sélections (telles que la plus rapide, la meilleure qualité et la plus haute qualité).

6. Neuton.AI

Neuton est un nouveau modèle qui prétend être nettement plus rapide et plus robuste, nécessitant moins de compétences et de formation que les autres proposés par les géants du numérique Facebook, Google et AWS. De plus, il permet aux utilisateurs d'évaluer la qualité du modèle à partir de points de vue distincts et d'analyser les résultats de prédiction.

Le Neuton Auto ML implique trois étapes simples :

• Données acquises pour la formation

Initialement, le processus de création de modèle commence par l'ajout d'une nouvelle solution qui permet la conception d'un modèle et génère des prédictions en transmettant de nouvelles données et en définissant les paramètres du modèle.

• Entraînez votre modèle

Une machine virtuelle est achetée immédiatement pour effectuer le débruitage des données, l'extraction des caractéristiques, la formation du modèle et la validation. Cette procédure est entièrement automatisée et ne nécessite aucune entrée ou intervention de l'utilisateur.

Le Neuton peut déterminer automatiquement le type d'activité en fonction des valeurs des variables d'entrée. Par exemple, si Neuton détecte une classification binaire de type d'activité, nous ne pouvons pas la remplacer par un autre type d'activité. En revanche, si Neuton détecte une classification multi-classes, on peut facilement la faire passer en régression ou inversement.

• Faire des prédictions

Sur la base des informations de l'indicateur de pertinence du cadre, ce critère calcule la corrélation historique dans le temps entre les données utilisées pour la formation du modèle et toutes les données transmises pour les prédictions.

7. pointData

dotData est un puissant outil AutoML qui permet d'automatiser le cycle complet des projets de science des données, d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle en quatre étapes : accélération, augmentation, démocratisation et opérationnalisation, et offre une valeur commerciale de meilleure qualité.

Accélération : dotData libère les data scientists de la monotonie des tâches manuelles de bas niveau et leur donne la liberté de résoudre des problèmes, en livrant dix fois plus de projets.

Augmentation : l'intelligence artificielle dans ces données augmente l'expertise du data scientist. Le moteur d'IA explore des millions d'hypothèses et aide à trouver des informations commerciales plus approfondies.

Démocratisation : dotData démocratise un projet et permet de mettre plus facilement la puissance de ce projet entre les mains d'un plus grand nombre d'utilisateurs. Ainsi s'établit une véritable culture data-driven qui n'est pas réservée à un seul groupe.

Opérationnalisation : Enfin, dotData permet une opérationnalisation plus rapide de la science des données. Il amène un projet de science des données directement à l'entreprise depuis le laboratoire.

8. Empire

Impira est un autre puissant outil AutoML capable d'extraire automatiquement des données propres et utilisables de documents tels que des formulaires de réclamation, des bons de commande et des factures à l'aide de l'intelligence artificielle et de la technologie d'apprentissage automatique. Il est également très utile dans le cas d'analyse de fichiers en masse ou de recherche de données informationnelles. L'outil ne nécessite aucun codage supplémentaire. Tout est préinstallé. Toute entreprise ou entreprise peut utiliser cet outil d'automatisation avancé sans écrire un seul script de code pour automatiser son activité.

Impira utilise le traitement du langage naturel (TAL) et la vision par ordinateur (CV) pour l'extraction des données. L'outil est le premier à offrir une solution aux utilisateurs professionnels et d'entreprise pour former des algorithmes d'apprentissage automatique pour numériser des documents tels que des factures et des PDF et stocker des données importantes dans des feuilles de calcul et d'autres outils numériques à utiliser sur divers systèmes et logiciels.

L'expérience utilisateur exceptionnelle, l'interface utilisateur épurée et les fonctionnalités faciles à utiliser ont fait d'imperia l'un des outils AutoML les plus populaires.

9. PyCaret

PyCaret est une célèbre bibliothèque d'apprentissage automatique open source et low-code en python qui est utilisée pour automatiser le flux de travail d'apprentissage automatique et les modèles d'intelligence artificielle (AutoML). Il permet à l'utilisateur de former et de déployer un modèle d'apprentissage automatique dans un environnement à faible code. La bibliothèque est très utile pour augmenter de manière exponentielle le rythme du cycle d'expérimentation, rendre l'utilisateur plus productif et permettre aux modèles d'être comparés, évalués et réglés sur un ensemble de données fourni avec seulement quelques scripts de code. Par conséquent, cet apprentissage automatique de bout en bout et une bibliothèque de gestion de modèles contribuent à augmenter la productivité et l'efficacité au niveau supérieur.

Les fonctionnalités de cet outil d'apprentissage automatique incluent la formation de modèles, la préparation des données, le réglage des hyperparamètres, l'interprétabilité, l'analyse et bien d'autres.

PyCaret facilite la vie des data scientists.

10. Auto-SKLearn

Auto-SKLearn est une puissante bibliothèque python pour l'apprentissage automatique supervisé. Il recherche automatiquement le bon algorithme d'apprentissage automatique pour un nouvel ensemble de données d'apprentissage automatique et optimise ses hyperparamètres. Il est construit autour de la bibliothèque d'apprentissage automatique scikit learn.

La bibliothèque est devenue assez célèbre dans l'apprentissage automatique et la science des données car elle automatise toute l'opération de recherche de l'algorithme d'apprentissage automatique approprié pour un nouvel ensemble de données d'apprentissage automatique et d'optimisation de ses hyperparamètres. Désormais, l'ensemble du processus peut être effectué en quelques clics à l'aide de cet outil.

Les data scientists adorent l'utiliser car cela les libère des tâches fastidieuses et leur permet de se concentrer sur le vrai problème.

11. GrosML

BigML est une plate-forme pratique et facile à utiliser pour effectuer des tâches d'apprentissage automatique. Il s'agit d'un outil ML consommable, évolutif et programmable qui simplifie et facilite la résolution et l'automatisation des tâches de régression, de classification, de prévision de séries chronologiques, de détection d'anomalies, d'analyse de clusters, de modélisation de sujets et de découverte d'associations.

L'outil a été fondé en 2011. Et est devenu très célèbre en raison de ses caractéristiques extraordinaires.

L'outil fournit une large gamme d'ensembles de données gratuits avec lesquels jouer. Il a presque tous les algorithmes d'apprentissage automatique implémentés, qui peuvent être utilisés à la volée sans hésitation avec l'API facilement accessible, et les algorithmes sont également optimisés. C'est super rapide et efficace. Un autre avantage est également que l'utilisateur n'a pas besoin d'espace de stockage local. Il fonctionne sur le cloud et l'API Web.

12. RapidMiner

RapidMiner est un incroyable outil d'exploration de données qui fournit tout en un seul endroit, de l'exploration de données au déploiement de modèles et aux opérations de modèles. L'outil peut résoudre certains des cas d'utilisation les plus étonnants de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur en quelques clics seulement. Il permet aux utilisateurs d'exécuter plusieurs analyses statistiques, des modèles d'apprentissage automatique et d'effectuer de l'EDA sur la même plate-forme. De plus, il offre une myriade de plugins d'intégration et est compatible avec les systèmes Android et iOs.

RapidMiner aide également à l'approche de réentraînement du modèle d'optimisation du modèle, et il existe ce qu'on appelle la modélisation de la dérive, qui est possible à l'aide de cet outil puissant.

Il possède des fonctionnalités étonnantes telles que la validation croisée, le flux de processus visuel, un ensemble complet d'outils d'analyse actuels et des curseurs pour le scénario, appelés analyses de simulation.

13. Google Cloud AutoML

Malgré le fait que le département d'AutoML existe depuis environ un an (y compris les bibliothèques AutoML open source, les ateliers, les expérimentations et les conflits), en 2017, Google a adopté le terme AutoML pour sa recherche sur le réseau de neurones.

Le Cloud AutoML de Google a été annoncé en janvier 2018 comme une gamme de produits d'apprentissage automatique. Jusqu'à présent, il se compose d'un élément facilement disponible, AutoML Vision, une API qui reconnaît ou associe des objets dans des images. Selon ce concept, Cloud AutoML Vision repose sur deux techniques centrales et fondamentales : l'apprentissage par transfert et la recherche d'architecture perceptuelle. Il permet aux développeurs ayant le moins d'expertise en apprentissage automatique de préparer des modèles élevés adaptés à leurs besoins. De plus, il inclut la capacité de former invariablement différents modèles sur des données spatiales et textuelles dans le cadre de la plate-forme ML centralisée de Google, Vertex AI.

• Google Cloud AutoML passe à un stade non abrégé et non identique et est spécialement conçu sur les réseaux de neurones profonds éprouvés et conformes aux faits de Google pour votre contenu balisé.

• Au lieu de commencer à partir de la ligne lors du test de modèles à partir de vos données, l'apprentissage automatique par transfert en profondeur et la recherche de modèles CNN (ce qui signifie qu'il recherche l'incorporation verticale de couches réseau supplémentaires) pour le transfert d'ensembles de langues, la classification NLP et détection d'images.

14. Splunk

Splunk est un outil de suivi et de recherche de grandes quantités de données. Il indexe et compare les données dans un conteneur consultable et permet de générer des alertes, des rapports et des visualisations. Pour les difficultés commerciales telles que la gestion informatique, la sécurité et la conformité, il peut reconnaître les tendances des données, développer des métriques et aider à diagnostiquer les problèmes.

Utilisation de Splunk pour l'apprentissage automatique des données :

Splunk aide les entreprises à extraire des données des données du serveur. Cela rend l'administration des applications, la gestion des opérations informatiques, la conformité et la surveillance de la sécurité plus efficaces.

Analyse Splunk :

Splunk est alimenté par un algorithme qui collecte, indexe et gère de grandes quantités de données. Chaque jour, il peut traiter des téraoctets de données dans n'importe quel format. Splunk analyse les données en temps réel, construisant des schémas selon les besoins, permettant aux entreprises de demander une série sans d'abord comprendre sa structure. Il est simple d'importer les données dans Splunk et de commencer à les analyser immédiatement.

Splunk peut être installé sur un seul ordinateur ou dans l'énorme architecture distribuée d'un centre de données d'entreprise. Il offre un réseau de données machine qui comprend des transitaires, des indexeurs et des têtes de recherche, permettant la collecte et le traitement en temps réel des données à partir de n'importe quel réseau, centre de données ou environnement informatique.

15. Amazon Lex

Amazon Lex est une solution permettant d'intégrer des assistants virtuels vocaux et textuels dans n'importe quelle application. Fournit de puissantes capacités d'apprentissage en profondeur telles que la reconnaissance automatique de la parole et la compréhension du langage naturel pour la reconnaissance de l'intention du texte, permettant aux clients de créer des solutions offrant une expérience client hautement interactive et des interactions conversationnelles réalistes.

Utilisation d'Amazon Lex :

Amazon Lex est un service de traitement du texte et de la parole. Les développeurs peuvent profiter de ces fonctionnalités via une interface simple et claire extrêmement simple. Vous pouvez passer de zéro à un système de chatbot entièrement opérationnel en peu de temps. Les configurations pour les chatbots plus complexes peuvent prendre plus de temps.

En utilisant une combinaison d'alias et de gestion des versions, Amazon Lex fournit des mécanismes de déploiement qui vous permettent de déployer rapidement et facilement vos interfaces conversationnelles dans de nombreux environnements. Étant donné qu'Amazon Lex n'impose pas de limites de bande passante, vous pouvez évoluer sans vous soucier de la bande passante. Enfin, Amazon Lex travaille en tandem avec plusieurs autres services AWS.

Utilisations commerciales d'Amazon Lex :

Quelques-uns des cas d'utilisation commerciale suivants peuvent être mis en œuvre avec Amazon Lex. Vous pouvez commander un dîner avec Commerce ChatBot. Vous pouvez vous connecter aux ressources de données organisationnelles à l'aide d'Enterprise ChatBot. Support ChatBot offre un service client automatisé et des réponses aux questions fréquemment posées.

16. Tazi IA

Tazi.ai est une solution AutoML bien connue pour l'apprentissage automatique continu utilisant des données en temps réel et des humains faciles à comprendre. Il permet aux experts du domaine de l'entreprise de faire des prévisions à l'aide de l'apprentissage automatique. Tazi.ai est une startup de produits d'apprentissage automatique qui se concentre sur les entreprises. Il offre des services et des solutions d'apprentissage automatique évolutifs et fiables pour gérer à la fois les données de flux et de lots.

Tazi fournit une IA responsable :

Tazi fait confiance à une IA responsable. Ceci est ancré à la fois dans la conception de leur plate-forme et dans leur philosophie d'exploitation. Une entreprise saine repose sur des données et une prise de décision efficace basée sur ces données. Tazi pense que chacun peut bénéficier de son système pour faire de meilleurs choix. Tazi est un animateur. Les gens prennent des décisions. Ils aspirent à avoir un impact bénéfique sur la société en mettant en œuvre l'IA.

Apprentissage automatique basé sur l'homme :

Tazi a été créé en pensant à l'utilisateur. Il est centré sur l'humain et aspire à donner l'apprentissage automatique à tous. Ils pensent que l'apprentissage automatique doit être intégré dans la société de manière transparente. Ils envisagent l'apprentissage automatique comme un collègue, un collaborateur et un conseiller de confiance aux côtés des humains.

L'apprentissage automatique est finalement centré sur l'humain. La démocratisation de l'IA est le premier pas de Tazi vers la création de cette IA centrée sur l'humain. Sa plate-forme permet actuellement aux experts métier de surveiller, construire et déployer des solutions d'apprentissage automatique grâce à des interfaces conviviales et des explications interactives.

17. MLJAR

MLJAR - le programme d'apprentissage automatique automatisé - aide à résoudre les problèmes en vérifiant différentes combinaisons d'algorithmes d'apprentissage automatique. Des algorithmes statistiques régulent le processus automatisé d'apprentissage automatique.

Avec une ingénierie complète des fonctionnalités, le choix et l'ajustement des algorithmes, la documentation automatique et l'explication de l'apprentissage automatique, MLJAR crée un pipeline complet.

Aide à la création de meilleurs modèles de ML :

Tous les modèles et résultats d'analyse sont enregistrés par défaut dans le répertoire choisi par le principal cadre d'analyse automatisée des données exploratoires (AutoEDA). L'arrêt précoce vous permet d'arrêter le modèle d'entraînement exactement au moment où vous en avez besoin, en évitant le surapprentissage.

Toutes les informations sur votre modèle doivent être conservées au même endroit. Enregistrez la configuration des hyperparamètres, l'approche de validation, la métrique optimisée et le temps d'apprentissage.

18. Auger IA

Auger.AI est le moyen le plus efficace de s'assurer que les modèles d'apprentissage automatique sont exacts. L'outil MLRAM (Machine Learning Review and Monitoring) garantit que vos modèles sont toujours corrects. Il calcule même le retour sur investissement de votre modèle de prédiction !

Les analystes de données et les utilisateurs professionnels bénéficieront de MLRAM. Il possède des fonctionnalités telles que des graphiques de visualisation de la précision et des alertes de performance. Des systèmes de détection et un recyclage automatisé optimal sont également possibles. La connexion de votre modèle prédictif à MLRAM ne nécessite qu'une seule ligne de code.

Prétraitement automatique des données :

Auger passe par quelques procédures de prétraitement de base lorsqu'un utilisateur soumet un fichier CSV de données de test. Il reconnaît les formats de données et certaines informations de base sur chaque fonctionnalité (champ de base de données), telles que les plages et les valeurs uniques, ainsi qu'une représentation graphique de la distribution.

Cela aidera à accélérer les performances en éliminant le besoin pour le moteur de tester des attributs superflus et en supprimant les valeurs aberrantes qui pourraient fausser les performances d'un modèle et conduire à de faux résultats.

19. JADBio AutoML

JADBio automatise l'évaluation du machine learning, qui uniformise remarquablement les règles du jeu dans toutes les disciplines, en permettant à chacun d'extraire des perceptions de ses données, quel que soit son niveau de compétence, ce qui optimise énormément la productivité et les résultats des experts.

Le cadre est un ensemble complexe d'algorithmes et d'outils de pointe qui permettent aux experts d'accomplir leurs tâches plus rapidement et de consommer moins de temps. De plus, il a été développé par des experts et des analystes de données, et bien qu'il puisse être essayé avec n'importe quelle classification de données, il est spécialement conçu pour la biologie (humains, animaux, plantes, etc.).

Cela signifie qu'il peut aider des tailles d'échantillons à bas prix avec d'énormes caractéristiques d'ensembles ; il peut prévoir l'existence d'ensembles et fournit plusieurs modèles avec un potentiel de prédiction comparable mais avec des caractéristiques distinctes.

JADBio développe et met sur le marché un système AutoML, un outil simple d'analyse de données moléculaires, biologiques et biomédicales.

Initialement, JADBio ajoutera automatiquement un type de fonctionnalité à votre matrice de données bidimensionnelle. Ceci est essentiel car, en fonction du type de fonctionnalité, une activité ML distincte sera effectuée si cette fonctionnalité est choisie comme sortie.

En imposant l'utilisation d'algorithmes de sélection de caractéristiques, les modèles n'emploieront que les caractéristiques optimales. Cela indique que les modèles utilisant toutes les caractéristiques de l'ensemble de données ne seront pas pris en compte.

Avec JADBio, vous pouvez configurer l'effort d'optimisation et la consommation de ressources et générer un identifiant unique pour votre analyse, que vous pouvez modifier.

Derniers mots des outils AutoML

L'apprentissage automatique automatisé ou AutoML est une tactique d'apprentissage automatique permettant de créer des modèles sans avoir à se soucier de tâches chronophages telles que la sélection d'hyperparamètres ou de modèles individuels. Ainsi, le scientifique des données ou le praticien de l'apprentissage automatique peut se concentrer sur la résolution des principaux problèmes.

Les plates-formes AutoML ne nécessitent pas de codage, tandis que quelques bibliothèques AutoML peuvent nécessiter quelques lignes de code une seule fois.

Les outils AutoML aident à automatiser les tâches manuelles pour augmenter la productivité des modèles ML et augmenter la vitesse du projet de manière exponentielle.

Il existe de nombreux types d'outils et de logiciels AutoML sur le marché.

Les outils fonctionnent sur différents algorithmes et leur principe de fonctionnement varie également. Le choix d'utiliser un outil particulier dépend de la nature et des exigences de votre travail.

À l'ère moderne, où les données sont générées rapidement, perdre ne serait-ce qu'une seule seconde peut être fatal. Pourtant, l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) a changé la donne en fournissant des algorithmes puissants qui ne prennent qu'un seul clic pour faire le travail. Il suffit d'un clic pour entraîner votre modèle AutoML.