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Machine Learning : 5 outils à utiliser si vous n’êtes pas Data Scientist

Le Machine Learning est une technologie complexe, mais il existe des outils pour en profiter sans disposer de compétences techniques. Découvrez 5 solutions à utiliser si vous n’êtes pas Data Scientist.

L’intelligence artificielle est une technologie toujours plus convoitée par les entreprises de tous les secteurs. Malheureusement, sans les experts qualifiés, il est souvent difficile d’apprivoiser l’IA.

Par chance, il existe de nombreuses solutions dites  » self-service «  conçues pour les utilisateurs qui ne bénéficient pas de compétences techniques. Découvrez 5 outils de Machine Learning pour lesquels vous n’avez pas besoin d’être Data Scientist.

BigML

BigML est un service de Machine Learning basé sur le Cloud. Il peut être utilisé pour la prise de décision data-driven dans les applications, et ne requiert pas d’expertise technique. Ainsi, cette solution peut être utilisée à la fois par les Data Scientists et les autres employés de l’entreprise.

En 2018, BigML s’est enrichie d’une nouvelle fonctionnalité intitulée  » Organisations « . Celle-ci permet aux entreprises d’adopter le Machine Learning à travers toute leur organisation. Ainsi, le tableau de bord du logiciel peut désormais faire office d’espace de travail collaboratif au sein duquel tous les employés peuvent accéder, modifier et visualiser les projets et les ressources.

H20 Driverless AI

La plateforme de Machine Learning automatisée H20 Driverless AI permet de profiter de fonctionnalités de Data Visualisation, de feature engineering, d’interprétabilité des modèles et de déploiement à faible latence.

Cette plateforme peut être utilisée sans compétences techniques avancées en Data Science, et peut donc être utilisée aussi bien par les Data Scientists que par d’autres employés tels que les Domain Scientists ou les Data Engineers.

Un ensemble de données brutes sera automatiquement analysé par Driverless AI afin d’en dégager les patterns les plus intéressantes. Le feature engineering est ensuite appliqué automatiquement pour une précision en hausse, et les paramètres des modèles configurés automatiquement. Le meilleur modèle sera également choisi de façon automatique. Enfin, les explications concernant les résultats dégagés par le modèle seront expliquées de façon simple et compréhensible.

DataRPM

La plateforme de Data Science cognitive DataRPM est disponible sur le Cloud ou sur site. Elle permet aux entreprises de développer des produits data-enabled.

Son approche basée sur le Machine Learning permet de connecter les données internes des utilisateurs à des sources de données externes. Des algorithmes de Machine Learning sont ensuite exécutés pour dégager des insights et permettre aux entreprises d’atteindre leurs objectifs.

DataRobot

La plateforme de Machine Learning DataRobot permet à l’utilisateur de créer facilement et rapidement des modèles prédictifs totalement transparents. Il n’est pas nécessaire de disposer de compétences en coding ou en machine learning, et il suffit de disposer de données.

Avec DataRobot, il est très facile de créer et de déployer des modèles de Machine Learning bien plus rapidement qu’avec des méthodes de Data Science traditionnelles. Près de 80% des tâches qui incombent d’habitude aux Data Scientists sont ici automatisées.

Google Cloud AutoML

La suite de produits de Machine Learning AutoML de Google Cloud permet aux développeurs de créer des modèles de Machine Learning de haute qualité sans avoir besoin d’expertise en la matière.

Parmi les différents produits proposés, on compte AutoML Vision pour la reconnaissance d’images, AutoML Natural Language pour le traitement naturel du langage, et enfin AutoML Translation pour la détection et la traduction entre différents langages.

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