Qu'est-ce que le machine learning automatisé ?
Le machine learning automatisé ou apprentissage automatique automatisé (AutoML) est le processus qui consiste à résoudre des problèmes concrets en automatisant le machine learning basé sur l'IA, qui utilise des techniques statistiques ou des algorithmes pour permettre à un ordinateur de s'améliorer. L'AutoML exécute toutes les possibilités du machine learning, des jeux de données bruts aux modèles d'apprentissage automatique déployables.
Les logiciels d'AutoML automatisent de multiples fonctions de l'apprentissage automatique, notamment la découverte de modèles et structures, la recherche de points de données inhabituels, la prédiction de valeurs et de catégories, et la résolution de divers problèmes.
Quels sont les avantages du machine learning automatisé ?
Les avantages de l'AutoML sont nombreux, notamment :
- Permettre aux entreprises de consommer et d'exploiter de très grandes quantités de données provenant de sources diverses.
- Permettre aux non-experts de mettre facilement en œuvre des modèles, techniques et solutions de machine learning, laissant ainsi la liberté aux data scientists d'une entreprise de se concentrer sur des problèmes plus complexes.
- Accélérer la mise en œuvre de solutions plus simples, souvent plus performantes que les modèles conçus manuellement.
- Résoudre plus rapide des problèmes métiers grâce à l'automatisation des tâches manuelles et fastidieuses (comme comparer des dizaines de modèles à des analyses et prévisions) qui occuperaient autrement des data scientists pendant des semaines ou des mois.
- Améliorer le retour sur investissement de la science des données en tirant parti du savoir institutionnel des data scientists tout en évitant le temps et les coûts nécessaires à valorisation des données.
