Introduction
L'apprentissage automatique sans code et à code réduit est en train de révolutionner la façon dont les entreprises et les individus abordent la science des données. Ces plateformes rendent l'IA et le machine learning plus accessibles en réduisant la barrière de l'expertise technique nécessaire. Dans cet article, nous passerons en revue huit plates-formes qui vous permettront de créer des modèles d'apprentissage automatique avec un minimum de codage.
Google AutoML- Permet aux utilisateurs de former des modèles d'apprentissage automatique personnalisés.
- Excellente intégration avec d'autres services Google Cloud.
DataRobot- Dispose de nombreuses fonctionnalités automatisées pour l'ingénierie des fonctionnalités et la sélection de modèles.
- Convient pour les débutants et les experts en science des données.
Microsoft Azure ML- Facilite le déploiement et la gestion des modèles.
- Bon choix pour les organisations déjà ancrées dans l'écosystème Microsoft.
RapidMiner- Propose une interface utilisateur graphique pour créer des workflows d'apprentissage automatique.
- Dispose également de fonctionnalités avancées pour les utilisateurs plus expérimentés.
BigML- Bon pour les débutants grâce à son interface utilisateur simple.
- Offre des visualisations intégrées pour mieux comprendre les modèles.
H2O.ai- Se concentre sur l'automatisation et peut être utilisé pour une variété de tâches d'apprentissage automatique.
- Bon pour ceux qui ont une certaine expérience en science des données.
Alteryx- Fournit un large éventail d'outils pour l'analyse de données, y compris l'apprentissage automatique.
- Convient pour les analystes de données qui cherchent à étendre leurs compétences.
Knime- Utilise un système de nœuds pour créer des workflows de données.
- Offre des extensions pour intégrer des scripts Python ou R pour des tâches plus avancées.
Avertissement
Références
