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Qu'est-ce que le machine learning sans code ?
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 machine learning sans code démocratise l'apprentissage automatique. 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 tels qu'Amazon SageMaker sont conçus pour permettre aux data scientists et aux ingénieurs ML de créer, de former et de déployer des modèles ML pour tous les cas d'utilisation avec une infrastructure, des outils et des flux de travail entièrement gérés, les analystes commerciaux doivent également innover en matière de 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 machine learning 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 de la fabrication, les analystes de production peuvent utiliser le ML sans code pour prévoir les contraintes de capacité, tandis que les analystes logistiques peuvent préparer des modèles ML pour déterminer les itinéraires d'expédition optimaux.
ML sans code avec Amazon SageMaker
Amazon SageMaker Canvas élargit l'accès au machine learning en fournissant aux analystes commerciaux une interface visuelle pointer-cliquer qui leur permet de générer eux-mêmes des prévisions de machine learning précises, sans avoir besoin d'expérience en apprentissage automatique ou d'écrire une seule 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 data scientists à l'aide de SageMaker Studio à des fins de révision et de feedback.
Pour commencer à utiliser SageMaker Canvas, consultez le didacticiel .