Qu'est-ce que le machine learning sans code ?
Les plateformes de machine learning (ML) sans code utilisent des plateformes visuelles de type glisser-déposer afin de concevoir des modèles de machine learning et de générer des prédictions automatiquement, sans avoir à écrire la moindre ligne de code. Ces plateformes automatisent la récolte et le nettoyage des données, ainsi que la sélection, l'entraînement et le déploiement des modèles.
Le ML sans code démocratise le machine learning. Il permet aux analystes métier qui n'ont pas de connaissances en ML ou d'expérience en programmation de créer des modèles de machine learning et de générer des prédictions pour résoudre des problèmes immédiats, comme prédire quand les clients risquent de se désabonner ou à quel moment les commandes seront livrées.
ML sans code versus ML traditionnel
Avec le ML traditionnel, un scientifique des données compétent utilise un langage de programmation comme Python pour créer un modèle ML. Les scientifiques des données doivent importer des jeux de données et préparer les données pour le ML en utilisant des techniques manuelles et automatisées de nettoyage des données et d'ingénierie des fonctionnalités. Ils doivent sélectionner une partie des données à utiliser pour entraîner et ajuster leur modèle avant de le déployer en production.
À l'inverse, une plateforme sans code combine les capacités de la programmation ML de pointe avec des outils faciles à utiliser qui permettent aux utilisateurs métier de créer des modèles ML.
La modélisation ML sans code est différente d'AutoML. AutoML est une technique utilisée pour rationaliser les processus classiques de ML. AutoML automatise généralement la préparation des données et utilise des processus automatisés pour identifier les algorithmes appropriés. La principale différence entre AutoML et le ML sans code est qu'AutoML requiert les compétences et les connaissances du scientifique des données, alors que le ML sans code ne les requiert pas.
Pourquoi le ML sans code est important
Alors que des outils comme Amazon SageMaker sont conçus pour que les scientifiques des données et les ingénieurs ML dans le but de créer, entraîner et déployer des modèles ML pour n'importe quel cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés, les analystes métier ont également besoin d'innover avec le ML.
Le ML sans code comble cette lacune et met le machine learning automatisé à la portée des analystes métier afin qu'ils puissent générer des prédictions.
Comment fonctionnent les outils de machine learning sans code ?
La plupart des outils de ML sans code ont une interface graphique simple ou une interface de type glisser-déposer. Ceux-ci vous permettent de vous connecter à des sources de données en faisant simplement glisser l'icône de données dans l'interface ou en cliquant sur le fichier. Une fois les données importées, les plateformes sans code nettoient et transforment les données, afin qu'elles soient prêtes pour le ML.
Les plateformes ML sans code simplifient la sélection des algorithmes. Dans certains cas, vous sélectionnerez les algorithmes à partir de listes déroulantes, mais dans d'autres, la plateforme exécute des algorithmes de sélection automatisés pour trouver le meilleur algorithme pour vos données. La plateforme entraîne automatiquement le modèle et fournit des statistiques sur la précision des prédictions et les fonctionnalités qui influencent le plus le résultat. Une fois entraînés, vous pouvez utiliser des modèles ML sans code pour générer des prédictions.
Comment tirer parti des outils ML sans code ?
Vous pouvez tirer parti du ML sans code pour répondre à des questions urgentes. Par exemple, les analystes marketing peuvent utiliser le ML sans code pour évaluer les pistes de vente et prédire celles qui ont le plus fort potentiel de conversion. Les analystes financiers utilisent le ML sans code pour évaluer le risque de crédit des nouveaux clients ou pour prévoir la croissance des revenus. Dans le secteur manufacturier, les analystes de la production peuvent utiliser le ML sans code pour prévoir les contraintes de capacité, tandis que les analystes de la logistique peuvent préparer des modèles ML pour déterminer les routes d'expédition optimales.
ML sans code avec Amazon SageMaker
Amazon SageMaker Canvas élargit l'accès au ML en offrant aux analystes métier une interface visuelle de type pointer-cliquer qui leur permet de générer eux-mêmes des prédictions précises en matière de ML, sans avoir besoin d'une quelconque expérience en matière de machine learning ni d'écrire la moindre ligne de code.
Vous pouvez rapidement connecter, accéder et combiner des données provenant de sources de données dans le cloud et sur site, détecter, nettoyer et analyser automatiquement les données, créer des modèles ML en un clic, et générer des prédictions uniques ou en masse. Vous pouvez également collaborer et envoyer des modèles à des scientifiques des données à l'aide de SageMaker Studio pour qu'ils les révisent et les commentent.
Pour démarrer avec SageMaker Canvas, explorez le didacticiel.
Machine learning sans code : prochaines étapes
