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Nov 19, 2023

Principaux outils/plates-formes d'apprentissage automatique (AutoML) pour 2022

AutoML ou Automated Machine Learning est une méthode d'apprentissage automatique qui automatise

AutoML ou Automated Machine Learning est une méthode d'apprentissage automatique qui automatise la formation, le réglage et le déploiement de modèles d'apprentissage automatique. AutoML peut être utilisé pour découvrir automatiquement le meilleur modèle pour un ensemble de données et une tâche donnés sans aucune intervention humaine.

AutoML est un outil important pour rendre l'apprentissage automatique accessible aux non-experts, car il peut automatiser le processus de formation et de déploiement des modèles d'apprentissage automatique. Cela peut économiser du temps et des ressources et accélérer la recherche sur l'apprentissage automatique.

Il existe différentes manières d'aborder AutoML, en fonction du problème spécifique à résoudre. Par exemple, certaines méthodes se concentrent sur l'optimisation d'un modèle pour un ensemble de données donné, tandis que d'autres se concentrent sur la recherche du meilleur modèle pour une tâche donnée.

Quelle que soit l'approche adoptée, AutoML peut être un outil puissant pour rendre l'apprentissage automatique plus accessible et plus efficace. À l'avenir, nous pouvons nous attendre à voir de plus en plus d'utilisations d'AutoML dans l'industrie et la recherche.

Cet article vise à vous présenter certains des meilleurs outils et plates-formes AutoML. Ces outils/plates-formes peuvent constituer votre source la plus satisfaisante pour les fonctions AutoML. Veuillez noter qu'il ne s'agit pas d'un article de classement

Voici quelques-uns des outils AutoML les plus importants et les plus utilisés pour 2022 :

Auto-SKLearn

Il s'agit d'un progiciel de programmation d'apprentissage automatique mécanisé appelé Auto-SKLearn, basé sur scikit-learn. Un client IA a été libéré du réglage hyper-limite et du choix de calcul grâce à auto-SKLearn. Il propose des stratégies de conception exceptionnelles telles que la normalisation automatisée et One-Hot. Le concept utilise les évaluateurs SKLearn pour résoudre les problèmes de rechute et de regroupement.

Alors qu'Auto-SKLearn peut produire les cadres d'apprentissage en profondeur actuels, qui nécessitent d'excellentes performances dans des ensembles de données volumineux, il ne peut pas faire aussi bien avec des ensembles de données petits et moyens.

MLBox

Un package Python robuste pour l'apprentissage automatique de la machine s'appelle MLBox. Selon les archives faisant autorité, il fournit des fonctionnalités telles que la lecture rapide et le retraitement, le nettoyage et la conception des informations communiquées, la détermination d'éléments profondément puissants et l'identification des versions ainsi qu'une amélioration précise des hyper-limites, des modèles prémonitoires de pointe pour l'ordre et la rechute (apprentissage en profondeur, empilement, LightGBM, etc.), prévision avec traduction de modèle.

TPOT

Les algorithmes génétiques sont utilisés par TPOT, un outil d'optimisation basé sur des arbres pour les pipelines d'apprentissage automatique. Les classificateurs de scikit-learn sont utilisés par TPOT. Pour déterminer le lien optimal pour les données, TPOT évalue des milliers de connexions.

RapidMiner

La technologie d'apprentissage automatique de RapidMiner peut réduire considérablement le temps et le travail nécessaires pour développer des modèles prédictifs pour toute association ou organisation qui ne se soucie pas du secteur, des actifs ou des estimations.

Le modèle automatique peut produire des modèles prédictifs en cinq minutes environ. Il ne demande aucune expertise particulière. Les clients peuvent facilement transférer leurs données et déterminer les résultats dont ils ont besoin.

Auto Model produira alors des expériences de haute estime à ce moment-là. La science des données informatisées peut être terminée avec RapidMiner Auto Model. L'analyse et l'affichage des données en font partie.

PyCaret

PyCaret est une bibliothèque d'apprentissage automatique Python open source et low-code bien connue pour automatiser les modèles d'apprentissage automatique. Il s'agit d'une solution efficace et appréciée pour la gestion des modèles et l'apprentissage automatique de bout en bout afin d'augmenter la productivité. La préparation des données, la formation des modèles, l'ajustement des hyperparamètres, l'analyse et l'interprétabilité, parmi de nombreuses autres fonctionnalités, sont incluses dans ce programme d'apprentissage automatique.

Auto-Keras

Sans aucune compréhension préalable des modèles et des applications d'apprentissage automatique, Auto-Keras est un programme AutoML de premier plan construit sur la plate-forme Keras. Seuls TensorFlow 2.8.0 et Python 3.7 sont compatibles avec celui-ci.

H2OAutoML

En créant un logiciel d'apprentissage automatique convivial, H2OAutoML répond à la demande de spécialistes en apprentissage automatique. Cet outil AutoML vise à fournir des interfaces utilisateur simples et cohérentes pour divers algorithmes d'apprentissage automatique tout en rationalisant l'apprentissage automatique. Les modèles d'apprentissage automatique sont automatiquement formés et ajustés dans un délai spécifié par l'utilisateur.

Google AutoML Cloud

L'architecture des réseaux de neurones est utilisée par Cloud AutoML. Les interfaces utilisateur pour apprendre et déployer des modèles sur ce produit Google sont simples.

La plate-forme est cependant payante, il est donc plus logique de l'utiliser uniquement pour des entreprises commerciales à long terme. En revanche, Cloud AutoML, avec des limitations, est proposé gratuitement toute l'année à des fins de recherche.

Uber Ludwig

Le projet Uber Ludwig vise à automatiser le deep learning avec le moins de code possible. Les autres modèles ML sont ignorés par ce cadre, qui ne prend en charge que les modèles d'apprentissage en profondeur. Naturellement, comme c'est souvent le cas avec le Deep Learning, le volume de données est également un facteur clé.

Transmogriffes

Il s'agit d'un framework AutoML basé sur Scala pour les données structurées qui utilise Apache Spark. Il a été développé pour renforcer l'efficacité des développeurs d'apprentissage automatique avec l'automatisation ML et une API qui impose la réutilisation, la modularité, la sécurité de type au moment de la compilation et la transparence. Ainsi, avec une réduction de temps d'environ 100 fois, il atteint une précision presque réglée à la main.

AutoGluon

Un outil AutoML qui forme des modèles d'apprentissage automatique très précis sur des ensembles de données tabulaires bruts tels que des fichiers CSV en utilisant une seule ligne de code Python. Alors que la plupart des frameworks AutoML se concentrent sur la sélection de modèles et d'hyperparamètres, AutoGluon va droit au but en construisant de nombreux modèles et en les empilant à différents niveaux. Il a été créé en utilisant les idées de prévisibilité, de tolérance aux pannes, de robustesse et de simplicité. Prédiction tabulaire AutoGluon peut être utilisé pour la prédiction d'images, la détection d'objets, la prédiction de texte et la prédiction multimodale.

AutoWeka

Le programme d'exploration de données s'appelle AutoWeka. Sa base est le logiciel d'apprentissage automatique Weka. Il est incroyablement convivial et doté de fonctionnalités robustes, ce qui le rend adapté aux débutants comme aux professionnels. À l'aide de deux méthodes d'apprentissage automatique, ce programme facilite le développement rapide de modèles prédictifs d'exploration de données (c'est-à-dire, des machines à vecteurs de support et des réseaux de neurones artificiels).

Robot de données

DataRobot profite aux organisations en réduisant les coûts, les retards et les risques tout en augmentant l'analyse prédictive pour une meilleure prise de décision. Cette plate-forme ML est destinée aux personnes qui ont besoin d'automatiser, de garantir et d'accélérer l'analyse prédictive, en aidant les data scientists et les analystes à développer et à déployer des modèles prédictifs corrects en une fraction du temps requis par d'autres solutions. Il leur donne accès à une bibliothèque en constante expansion des algorithmes les plus récents, à des prototypes prédéfinis pour la préparation des données et l'extraction de fonctionnalités, et à l'assemblage automatique si vous êtes un expert dans le domaine et avez besoin de fonctionnalités avancées. Les techniques et les valeurs des paramètres sont facilement accessibles aux nouveaux scientifiques des données, il n'est donc pas nécessaire de faire des suppositions par essais et erreurs.

Splunk

Ce qui précède n'est que la pointe de l'iceberg. Cette plate-forme logicielle facilite la recherche, l'analyse et la visualisation des informations obtenues à partir des nombreux sites Web, capteurs, appareils et autres applications qui composent l'infrastructure informatique de votre entreprise. Le traitement en temps réel est la principale caractéristique de vente de Splunk. Vous avez sans aucun doute observé que si les processeurs et les périphériques de stockage se sont améliorés au fil du temps, le transfert de données ne s'est pas amélioré. Splunk gère donc ce problème. Avec l'aide de cette plate-forme, vous pouvez prévoir avec précision les ressources nécessaires pour étendre l'infrastructure, obtenir un avis d'alertes / événements au début d'un état de la machine et produire des objets de connaissance pour l'intelligence opérationnelle.

Amazon Lex

Cela vous permet de créer des applications qui utilisent une interface vocale ou textuelle et sont pilotées à l'aide de la technologie similaire qui sous-tend Amazon Alexa. Des modèles de langage naturel avancés sont utilisés par Amazon Lex, un service d'intelligence artificielle (IA) entièrement géré, pour concevoir, construire, tester et déployer des interfaces conversationnelles dans les applications.

BigML

L'un des produits les plus connus d'AutoML, BigML, simplifie et permet aux entreprises d'utiliser une variété de modèles et de plates-formes d'apprentissage automatique pour faire passer leurs opérations au niveau supérieur. Ce logiciel de machine learning automatisé offre une plateforme complète, un accès rapide, des modèles compréhensibles et exportables, des collaborations, une automatisation, des déploiements flexibles et bien d'autres fonctionnalités.

AutoML JADBio

Une solution AutoML populaire qui offre un apprentissage automatique convivial sans codage est JADBio AutoML. Les chercheurs, les scientifiques des données et d'autres peuvent s'engager efficacement avec des modèles d'apprentissage automatique à l'aide de ce programme, AutoML, en commençant par l'apprentissage automatique. L'utilisation d'AutoML ne nécessite que cinq étapes : préparer les données pour l'analyse, effectuer une analyse prédictive, apprendre de nouvelles informations, interpréter les résultats et appliquer le modèle d'apprentissage automatique qui a été formé.

Akkio

Tout le monde peut utiliser Akkio, une plateforme visuelle intuitive, pour améliorer vos opérations marketing, commerciales et financières. Les modèles d'IA peuvent être entraînés et mis en œuvre en moins de cinq minutes. Pas un consultant. Il n'y a pas de logiciel à configurer. Pas de discussions sur les ventes. Aucune expérience préalable en IA n'est requise. Commencez dès maintenant à découvrir comment l'IA peut vous aider à développer votre entreprise.

MJAR

Pour partager des Notebooks Python avec Mercury et obtenir les résultats les plus satisfaisants avec MLJAR AutoML, c'est l'un des meilleurs programmes AutoML. Le logiciel d'apprentissage automatique le plus avancé est disponible pour les données tabulaires. Avec une ingénierie de fonctionnalités étendue, une sélection et un ajustement des algorithmes, une documentation automatique et une explication ML, il facilite la construction d'un pipeline d'apprentissage automatique complet. Le framework MLJAR AutoML comporte quatre modes intégrés, ce qui le rend bien reconnu.

Tazi.ai

Tazi.ai est une solution AutoML bien connue pour l'apprentissage automatique continu qui peut être comprise par les personnes et les données en temps réel. Permettre aux experts du domaine métier d'appliquer l'apprentissage automatique pour obtenir des prévisions est bénéfique. Les modèles d'apprentissage automatique supervisés, non supervisés et semi-supervisés sont utilisés par le programme AutoML.

Prathamesh Ingle est ingénieur en mécanique et travaille comme analyste de données. Il est également un praticien de l'IA et un Data Scientist certifié avec un intérêt pour les applications de l'IA. Il est enthousiaste à l'idée d'explorer de nouvelles technologies et avancées avec leurs applications réelles