De plus en plus d'organisations cherchent des moyens de générer de la valeur commerciale grâce à l'apprentissage machine (ML), une forme pratique d'intelligence artificielle (IA). Mais les approches conventionnelles de développement et de déploiement de modèles d'apprentissage automatique entravent leurs efforts. Les méthodes traditionnelles sont lentes, nécessitent beaucoup de code et requièrent des compétences spécialisées. De plus, les data scientists et les data engineers sont contraints de consacrer un temps exorbitant à des activités d'intégration de données telles que la collecte et la préparation des données.
C'est pourquoi nous avons créé SnapLogic Data Science, une solution en libre-service qui simplifie l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique. SnapLogic Data Science comprend trois nouveaux Snap Packs qui accélèrent vos projets d'apprentissage automatique.
ML Data Preparation Snap Pack
Les scientifiques et les ingénieurs des données doivent effectuer une multitude de tâches d'intégration des données pour créer des ensembles de données de formation irréprochables. Ils doivent rassembler, organiser, nettoyer, transformer et étiqueter les données. Ces tâches sont essentielles pour garantir la collecte de données réellement représentatives, mais elles font également partie des tâches les plus fastidieuses et nécessitent de nombreuses itérations.
Le ML Data Preparation Snap Pack offre une alternative visuelle par glisser-déposer à la préparation des données, libérant ainsi du temps pour les aspects plus stratégiques du processus de développement de l'apprentissage automatique.
Les snaps du ML Data Preparation Snap Pack vous permettent d'effectuer rapidement plusieurs opérations de préparation des données spécifiques à l'apprentissage automatique. Vous pouvez rapidement convertir des données catégorielles en données numériques, générer des ensembles de données d'échantillonnage à l'aide d'algorithmes d'échantillonnage, nettoyer les valeurs manquantes, et bien plus encore, le tout avec un codage minimal, voire nul.
Consacrez plus de temps à l'élaboration de modèles ML efficaces et moins de temps aux tâches d'intégration fastidieuses grâce au ML Data Preparation Snap Pack.
ML Analytics Snap Pack
Pour créer un modèle d'apprentissage automatique offrant une grande précision de prédiction, vous devez l'entraîner à l'aide d'un grand nombre de données de haute qualité. Mais ces données ne doivent pas seulement être propres, elles doivent aussi être pertinentes par rapport au problème que vous voulez que votre modèle résolve. C'est là que le ML Analytics Snap Pack entre en jeu. Ce Snap Pack vous permet d'analyser vos données afin que vous puissiez, entre autres, sélectionner les bonnes données d'entraînement pour votre modèle.
Avec le ML Analytics Snap Pack, vous pouvez profiler vos données et générer des informations statistiques pour votre ensemble de données d'entrée. Le profilage vous aide à repérer les erreurs, à comprendre la structure de distribution des données et à déterminer si vous souhaitez utiliser certaines techniques de préparation des données pour échantillonner, mettre à l'échelle et nettoyer votre ensemble de données.
Obtenez rapidement des informations sur vos données grâce au ML Analytics Snap Pack.
ML Core Snap Pack
Comme pour d'autres parties du cycle de vie de l'apprentissage automatique, la construction, l'entraînement et l'évaluation (test) d'un modèle impliquent une grande quantité de codage manuel, qui prend beaucoup de temps. Des développeurs maîtrisant Python, Scala et d'autres langages de programmation - des compétences parfois difficiles à trouver - sont nécessaires à ce stade. Par exemple, pour qu'un algorithme ingère et déchiffre des données d'entraînement, un data scientist doit coder à la main un ou plusieurs pipeline(s) d'intégration. Cette étape du processus d'apprentissage automatique est également très itérative, ce qui signifie que les scientifiques des données finissent par écrire les mêmes scripts encore et encore.
Le ML Core Snap Pack, comme les autres contenus dans SnapLogic Data Science, fournit une interface visuelle de type glisser-déposer pour construire, entraîner et valider des modèles d'apprentissage automatique.
Les ML Core Snaps vous permettent d'implémenter facilement plusieurs algorithmes de pointe basés sur des bibliothèques open source matures (par exemple, régression linéaire, arbre de décision, Naive Bayes, et autres algorithmes). Mais vous n'êtes pas obligé d'utiliser nos algorithmes pré-packagés si vous ne le souhaitez pas. Vous pouvez à la place écrire du Python natif dans les carnets Jupyter et l'opérationnaliser dans SnapLogic. Enfin, les Snaps de ce Snap Pack vous permettent également d'entraîner et de valider rapidement (validation croisée) votre modèle.
Tirez parti du ML Core Snap Pack pour rationaliser la phase de formation et d'évaluation des modèles du cycle de vie de l'apprentissage automatique.
Lancez-vous dans l'apprentissage automatique dès aujourd'hui
SnapLogic Data Science et les nouveaux ML Snap Packs peuvent augmenter considérablement la productivité des data scientists, des citizen data scientists et des data engineers. Par conséquent, les organisations qui exploitent SnapLogic Data Science verront une augmentation de la vitesse et du succès de leurs projets ML. Commencez par utiliser SnapLogic Data Science, en tandem avec la plate-forme d'intégration intelligente sous-jacente de SnapLogic, et lancez vos projets d'apprentissage automatique dès aujourd'hui.
- Démarrer un essai gratuit de la plate-forme d'intégration intelligente SnapLogic
- Explorez plusieurs applications d'apprentissage automatique pour la reconnaissance d'images, la prédiction du désabonnement des clients, le traitement du langage naturel et bien plus encore sur notre site de présentation de l'apprentissage automatique. Tous les modèles présentés sur le site ML Showcase ont été développés, déployés ou les deux à la fois à l'aide de SnapLogic Data Science.
