• Les analystes de données et autres professionnels du monde des affaires peuvent éviter les principaux obstacles de codage grâce aux plateformes no-code ou low-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 une multitude d'avantages. Les analystes de données peuvent adapter les prédictions pour intégrer des connaissances spécifiques au domaine, et ils peuvent affiner 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 idéale pour 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, à votre pile technologique, à vos systèmes existants et à vos types de données.

Plateformes no-code/low-code (Le plus facile)

Les analystes de données et autres professionnels du monde des affaires peuvent contourner les principaux obstacles de codage avec des plateformes no-code ou low-code. Pecan propose un essai gratuit où les analystes peuvent créer un modèle en quelques minutes.

Cette approche est simple, comparable à l'achat de plusieurs gâteaux et glaçages de différentes saveurs pour trouver le meilleur goût, plutôt que de cuisiner 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 cuisson.

Créer un modèle d'IA devient aussi simple que de glisser, déposer et cliquer. Avec des conseils complets tout au long du processus, tout le monde peut concevoir des flux de travail, connecter des sources de données commerciales courantes et configurer les paramètres du modèle.

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

Bien qu'elles manquent de la flexibilité des plateformes low-code, ces solutions restent puissantes, comprenant rapidement les schémas de données pertinents, faisant des prédictions et guidant les décisions. Elles sont idéales pour la prise de décision en temps réel et un déploiement rapide sans les tracas du codage.

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AutoML (Le juste milieu)

Si les plateformes no-code sont comme l'achat d'un gâteau de designer et la programmation s'apparente à la cuisson à partir de zéro, l'apprentissage automatique automatisé (AutoML) est comparable à l'utilisation d'une boîte de préparation pour gâteau. Il suffit d'ajouter les ingrédients liquides, de mélanger et de cuire.

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 simplifient le processus dans une certaine mesure, les utilisateurs bénéficient toujours de connaissances du domaine et d'une expertise technique pour obtenir des résultats optimaux.

Programmation traditionnelle et bibliothèques de machine learning (Le plus difficile)

Les utilisateurs maîtrisent-ils Python et les bibliothèques populaires comme scikit-learn, TensorFlow ouPyTorch?

Si c'est le cas, ils peuvent utiliser leurs compétences en codage pour créer leur propre modèle d'IA. Cette approche s'apparente à la cuisson d'un gâteau à partir de zéro (sans recette!): il faut tenir compte des ingrédients, des mesures précises et des temps de cuisson. Cela implique des essais et des erreurs, en expérimentant jusqu'à la perfection.

En tant qu'analystes de données ou data scientists 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 compétences techniques avancées et une maîtrise des langages de programmation.