3 ways to build your own AI model

• Les analystes de données et autres professionnels du monde des affaires peuvent éviter les principaux obstacles de codage grâce aux plateformes sans code ou à faible code.
• Des plateformes comme Google AutoML, H2O.ai et Azure AutoML automatisent le processus d'entraînement, y compris la sélection des caractéristiques, le réglage des hyperparamètres et l'évaluation du modèle.

Créer votre propre modèle d'IA offre de nombreux avantages. Les analystes de données peuvent adapter les prédictions pour intégrer des connaissances spécifiques au domaine, et ils peuvent peaufiner les modèles pour répondre aux besoins en constante évolution de l'entreprise. Construire un modèle d'IA libère également la créativité, permettant aux constructeurs de trouver la solution parfaitement adaptée à leurs besoins spécifiques. Que vous soyez un expert en codage ou un débutant complet, voici trois façons de construire votre premier modèle d'IA. Vous pouvez choisir celle qui correspond le mieux à vos cas d'utilisation, votre pile technologique, vos systèmes existants et vos types de données. Voir aussi: La FCC soutient les constructeurs de fibre avec des limites de permis.

Plateformes sans code/à faible code (Le plus facile)

Les analystes de données et autres professionnels du monde des affaires peuvent contourner les principaux obstacles de codage grâce aux plateformes sans code ou à faible code. Pecan propose un essai gratuit où les analystes peuvent construire un modèle en quelques minutes. Voir aussi: Ofcom révèle les lacunes de couverture mobile sur les trains britanniques.

Cette approche est simple, comparable à l'achat de plusieurs gâteaux et glaçages de différentes saveurs pour trouver le meilleur goût, plutôt que de faire la pâtisserie à partir de zéro. Elle permet aux utilisateurs de se concentrer sur la valeur commerciale ultime de la modélisation prédictive sans s'enliser dans les détails du processus de pâtisserie. Voir aussi: L'UE réécrit les règles de souveraineté de l'infrastructure IA.

Construire un modèle d'IA devient aussi simple que de glisser, déposer et cliquer. Grâce à des conseils complets tout au long du processus, n'importe qui peut concevoir des flux de travail, connecter des sources de données métier courantes et configurer les paramètres du modèle. Voir aussi: L'UE évince les opérateurs satellites américains du spectre.

Pour Pecan, les utilisateurs ont seulement besoin de connaître SQL pour exploiter leurs données à des fins de modélisation prédictive.

Bien qu'elles manquent de la flexibilité des plateformes à faible code, ces solutions restent puissantes, comprenant rapidement les modèles de données pertinents, faisant des prédictions et guidant les décisions. Elles sont idéales pour la prise de décision en temps réel et le déploiement rapide sans les tracas du codage. Voir aussi: La FCC impose des licences pour les points d'atterrissage des câbles sous-marins aux États-Unis.

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AutoML (Le juste milieu)

Si les plateformes sans code sont comme acheter un gâteau de designer et que la programmation équivaut à faire la pâtisserie à partir de zéro, l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) est comparable à l'utilisation d'un mélange à gâteau en boîte. Il suffit d'ajouter les ingrédients humides, de mélanger et de cuire. Voir aussi: Les États-Unis ferment la faille des puces d'IA offshore.

C'est une approche équilibrée, offrant commodité et personnalisation. Des plateformes comme Google AutoML, H2O.ai et Azure AutoML automatisent le processus d'entraînement, y compris la sélection des caractéristiques, le réglage des hyperparamètres et l'évaluation du modèle. Bien que ces plateformes rationalisent le processus dans une certaine mesure, les utilisateurs bénéficient toujours de connaissances du domaine et d'une expertise technique pour obtenir des résultats optimaux. Voir aussi: FCC relance les enchères AWS-3 après le défaut de Dish.

Programmation traditionnelle et bibliothèques d'apprentissage automatique (Le plus difficile)

Les utilisateurs sont-ils compétents en Python et dans les bibliothèques populaires comme scikit-learn, TensorFlow ou PyTorch ?

Si c'est le cas, ils peuvent utiliser leurs compétences en codage pour construire leur propre modèle d'IA. Cette approche s'apparente à faire un gâteau à partir de zéro (sans recette !): tenir compte des ingrédients, des mesures précises et des temps de cuisson. Cela implique des essais et des erreurs, en expérimentant jusqu'à atteindre la perfection. Voir aussi: Les États-Unis comblent la faille des puces IA Nvidia à l’étranger.

En tant qu'analystes de données ou scientifiques des données expérimentés, les utilisateurs peuvent déployer leurs compétences en prétraitement des données, en sélection d'algorithmes, en entraînement et en évaluation. Cette méthode est idéale pour créer des modèles directement implémentables au sein des organisations, mais nécessite des prouesses techniques avancées et une maîtrise des langages de programmation.