Un jour viendra où tout le monde devra tirer parti de l'apprentissage machine (ML) pour rester compétitif. Mais les approches traditionnelles du développement et de la production de l'apprentissage automatique contrecarrent les efforts de beaucoup en matière d'apprentissage automatique. Les approches traditionnelles sont lentes, lourdes en code et répétitives - elles sont dépourvues de libre-service.

Dans ce site ebook, nous mettons en évidence les domaines du cycle de vie de l'apprentissage automatique où le besoin de libre-service est le plus aigu. Nous exposons les failles des approches traditionnelles de l'apprentissage automatique à travers quatre étapes clés :

• Acquisition de données : Collecte de données pour la création d'ensembles de données de formation
• Exploration et préparation des données : Profilage, nettoyage, organisation, étiquetage et transformation des données en vue de l'entraînement au modèle.
• Formation et évaluation de modèles : Construction, formation et validation croisée de modèles d'apprentissage automatique
• Déploiement de modèles : Opérationnaliser les modèles d'apprentissage automatique dans un environnement réel

Une solution en libre-service pour l'apprentissage automatique réduit le codage manuel fastidieux, diminue le travail répétitif et favorise la collaboration entre les scientifiques des données, les ingénieurs des données et l'IT/DevOps tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique. Elle vous permet d'élaborer plus rapidement un plus grand nombre de modèles à fort impact.

Téléchargez l'intégralité du site ebook, "L'aube de l'apprentissage automatique en libre-service : Corriger les défauts du développement ML traditionnel" pour apprendre comment accélérer vos projets d'apprentissage machine avec le self-service.