AutoML
A
Definition complete
L'AutoML (Automated Machine Learning) est l'automatisation du processus de machine learning, de la preparation des donnees a la selection et l'optimisation des modeles.
Etapes automatisees par AutoML :
- Feature engineering : Creation et selection des variables
- Selection d'algorithme : Test de multiples modeles
- Hyperparameter tuning : Optimisation des parametres
- Ensemble learning : Combinaison de modeles
- Deployment : Mise en production du modele
L'AutoML democratise le ML en permettant a des non-experts de construire des modeles performants.
Exemples pratiques
- Google AutoML : Vision, Natural Language, Tables
- AWS SageMaker Autopilot : AutoML integre a AWS
- Azure AutoML : Dans Azure Machine Learning
- H2O AutoML : Solution open-source populaire
A quoi sert AutoML ?
- Creer des modeles predictifs sans expertise data science
- Accelerer le prototypage de solutions ML
- Benchmark automatique de plusieurs algorithmes
- Democratiser le machine learning dans votre entreprise
AutoML en pratique chez 123web
Chez 123web, nous utilisons l'AutoML pour accelerer le developpement de solutions predictives pour nos clients. Cette approche permet d'obtenir rapidement des modeles performants pour la segmentation ou la prediction.