Qu'est-ce que l'AutoAI ?

Qu'est-ce que l'AutoAI ?

AutoAI permet d'automatiser l'ensemble du cycle de vie du développement de l'IA. Cette automatisation comprend toutes les tâches, depuis la préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles, le réglage des hyperparamètres et le déploiement des modèles, jusqu'à la création d'applications de données ou de tableaux de bord pour présenter les résultats. AutoAI fait ce qui nécessiterait autrement une équipe de data scientists spécialisés et d'autres ressources professionnelles, et le fait plus rapidement et plus efficacement.

Comment fonctionne l'AutoAI ?

L'AutoAI, par essence, utilise l'IA pour construire l'IA. L'IA est utilisée pour créer des automatisations pour les nombreuses tâches qui sont impliquées dans la construction d'un modèle d'IA. Pour l'utilisateur, l'AutoAI signifie qu'une tâche du parcours d'IA qui aurait pris des heures ou des jours à accomplir est maintenant réduite à quelques clics dans l'interface d'une plateforme d'AutoAI.

Quels sont les avantages de l'AutoAI ?

Comme on peut l'imaginer, la simplification du processus de développement de l'IA offre une série d'avantages à toute équipe qui commence à s'engager dans un projet d'IA ou qui souhaite obtenir des résultats rapidement.‍

Gain de temps : AutoAI automatise les tâches fastidieuses liées au développement de l'IA, telles que le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles et l'optimisation des hyperparamètres. Elle réduit considérablement les efforts manuels nécessaires pour expérimenter différentes approches et algorithmes, ce qui permet aux chefs d'entreprise de se concentrer davantage sur l'interprétation des résultats et l'affinement des modèles.

‍Accessibilité: L'AutoAI rend l'IA accessible aux utilisateurs professionnels ayant une connaissance limitée de la science des données et de l'apprentissage automatique. Il élimine la nécessité d'une expertise approfondie en matière d'algorithmes, de langages de programmation et de techniques statistiques, ce qui permet à un plus grand nombre d'utilisateurs professionnels de tirer parti de la puissance de l'IA et de construire des modèles efficaces.

‍Efficacitéet évolutivité : Avec l'AutoAI, les utilisateurs professionnels peuvent rapidement itérer à travers différents modèles et algorithmes, en identifiant les plus efficaces pour leur cas d'utilisation spécifique. Cela leur permet d'explorer un plus large éventail de possibilités et d'expérimenter différentes techniques, ce qui aboutit en fin de compte à des modèles plus performants. L'autoAI facilite également l'évolutivité, car elle automatise les tâches répétitives, ce qui facilite l'application des techniques d'IA à des ensembles de données plus importants et à des problèmes complexes.

‍Réduction deserreurs et des biais : l' AutoAI réduit le risque d'erreur humaine et de biais dans le processus de développement du modèle. Il suit une approche systématique et utilise des techniques standardisées pour gérer le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques et le réglage des hyperparamètres. En supprimant l'intervention manuelle, l'AutoAI minimise les risques d'introduction de biais involontaires et améliore la fiabilité et l'équité globales des modèles.

‍Reproductibilité: AutoAI garantit la reproductibilité en capturant l'ensemble du pipeline, y compris le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques et la configuration du modèle, ce qui facilite la reproduction et la validation des résultats.

‍Réduction desgoulets d'étranglement : AutoAI permet aux utilisateurs professionnels de démarrer leurs projets d'IA sans retards impliquant l'informatique et les sprints de développement traditionnels. La configuration simple et l'automatisation intégrée donnent aux utilisateurs qui ont une idée et des données disponibles les moyens de construire un modèle sur mesure à l'aide de l'IA, réduisant ainsi les dépendances vis-à-vis d'autres équipes.

‍Démocratisationde l'IA : AutoAI démocratise l'IA en abaissant les barrières à l'entrée. Il permet aux utilisateurs de différents domaines, notamment les analystes commerciaux, les experts en la matière et les professionnels non techniques, d'exploiter la puissance de l'IA. En fournissant des flux de travail automatisés, l'AutoAI permet à un plus grand nombre d'utilisateurs d'exploiter les techniques d'IA, ce qui ouvre de nouvelles possibilités d'innovation et de résolution de problèmes dans tous les secteurs d'activité.

En quoi l'AutoAI est-il différent de l'AutoML ?

Le Machine Learning (ML), qui utilise des données pour apprendre et créer des prédictions, est un sous-ensemble de l'IA. AutoML est un sous-ensemble d'AutoAI. Dans l'AutoML, le système automatise le processus de sélection et de construction d'un modèle, son optimisation et son exécution pour générer des idées et des résultats. Dans le cadre du cycle de vie de l'IA, ces étapes font partie de la dernière section du processus. Avant même que le processus n'atteigne le stade de l'élaboration du modèle, de nombreuses étapes manuelles doivent être réalisées.

Alors qu'AutoML se concentre étroitement sur la partie du processus concernant le développement du modèle, AutoAI est un processus de bout en bout qui accompagne l'utilisateur du début à la fin de la construction de l'IA et simplifie chaque fonction à exécuter. L'AutoAI utilise l'AutoML lorsque les données sont prêtes pour le développement du modèle. L'AutoML est donc l'une des nombreuses étapes du pipeline de l'AutoAI.                                

Auto ML

- Les utilisateurs peuvent choisir et générer plusieurs modèles ML en quelques clics.

- AutoML résout les problèmes d'un data scientist dans le choix et la génération d'un modèle.

- AutoML nécessite une science des données ou une expertise technique pour comprendre et travailler avec les éléments suivants

- Ses résultats se présentent sous la forme de modèles et d'indicateurs de performance qui détaillent les performances techniques des modèles.

AutoAI

- Les utilisateurs peuvent réaliser un projet d'IA du début à la fin en quelques clics pour créer toutes les étapes du cycle de vie de l'IAA

- AutoAI résout les problèmes de tout utilisateur - professionnel ou technique - dans la création d'un projet d'IA complet.

- La mise en œuvre de l'AutoAI ne nécessite aucune science des données ni aucun savoir-faire technique.

- Le résultat se présente sous la forme de tableaux de bord conviviaux et d'applications de données avec des informations commerciales exploitables.

Comment utiliser l'AutoAI : une approche pas à pas

Avec l'AutoAI, l'ensemble du cycle de vie de l'IA - toutes les étapes, de la préparation des données à l'application ou au tableau de bord - est automatisé. Cependant, la durée du cycle de vie de l'IA est réduite et la précision est considérablement améliorée par rapport à une mise en œuvre manuelle. Par exemple, la création d'une application de détection des fraudes à la carte de crédit prend généralement entre quatre et douze semaines. Avec l'AutoAI, l'ensemble du processus peut être achevé en moins de deux semaines. Pour exploiter tout le potentiel de l'AutoAI, il est essentiel de suivre une approche systématique. Chacune des étapes ci-dessous contient de multiples processus et sous-processus, et l'automatisation permet de les simplifier en quelques clics sur une interface de plateforme. Pour un utilisateur - qu'il s'agisse d'un analyste commercial ou d'un scientifique des données - les opérations qui étaient autrefois effectuées manuellement sont désormais automatisées et peuvent être exécutées dans le bon ordre pour obtenir des résultats.

‍Préparation et nettoyage des données : Collecte et organisation des données pertinentes, garantie de leur qualité et de leur cohérence par le nettoyage des données, et application des transformations nécessaires pour faciliter une analyse précise.

‍Sélection et personnalisation des algorithmes: Évaluer les différents algorithmes et modèles adaptés aux cas d'utilisation, les personnaliser pour les aligner sur les exigences spécifiques de l'entreprise et prendre en compte des facteurs tels que l'interprétabilité, l'évolutivité et l'efficacité de calcul.

‍Formation et évaluation du modèle: Division des données en ensembles de formation et de validation, formation des modèles d'IA à l'aide de l'algorithme choisi et de paramètres personnalisés, et évaluation des performances du modèle afin de l'ajuster pour obtenir des résultats optimaux.

‍Consommation du modèle: Après la construction du modèle, l'utilisation du modèle pour les prédictions de pipeline en temps réel ou par lots, ou sous la forme de tableaux de bord pour les utilisateurs professionnels.

Quel est le rôle du ChatGPT et des LLM dans l'AutoAI ?

L'AutoAI existe et est utilisée depuis quelques années dans certains cas d'utilisation, mais l'introduction de ChatGPT et d'autres grands modèles linguistiques (LLM) lui a donné un formidable coup de pouce et a révolutionné ce qu'elle est capable de faire. L'intégration des LLM dans le développement et le fonctionnement de l'AutoAI ajoute une couche de rapidité et de sophistication qu'il aurait fallu beaucoup plus de temps pour atteindre avant ChatGPT.

‍Interaction en langage naturelet explicabilité : ChatGPT et LLMs fournissent une interface conversationnelle pour les plateformes d'AutoAI. Les utilisateurs peuvent interagir avec le système en utilisant des requêtes en langage naturel et recevoir des explications, des conseils ou des clarifications sur le processus d'AutoAI. Cela améliore l'expérience de l'utilisateur et simplifie l'interaction entre les utilisateurs et le système AutoAI.

‍Compréhension et exploration des données: Les LLM aident les utilisateurs à comprendre et à explorer leurs données. Les utilisateurs peuvent décrire leurs données au modèle et recevoir des aperçus, des résumés ou des informations statistiques sur l'ensemble des données. Les LLM peuvent aider à l'exploration des données, à l'identification des caractéristiques importantes et à la compréhension de la distribution des données.

‍FeatureEngineering : Les LLM suggèrent des caractéristiques ou des transformations potentielles basées sur des descriptions en langage naturel des données. Les utilisateurs peuvent fournir des informations de haut niveau sur les données, et les LLM peuvent générer des idées de caractéristiques ou proposer des techniques d'ingénierie des caractéristiques qui peuvent être pertinentes pour le problème en question. Cela aide les utilisateurs dans le processus d'ingénierie des caractéristiques, en particulier lorsqu'il s'agit de données non structurées ou complexes.

‍HyperparameterOptimization : Les LLM aident au réglage des hyperparamètres en fournissant des recommandations ou des explications. Les utilisateurs peuvent décrire leurs préférences, contraintes ou objectifs, et les LLM peuvent suggérer des paramètres d'hyperparamètres appropriés ou guider les utilisateurs dans la compréhension de l'impact des différents hyperparamètres sur la performance du modèle.

‍Sélection et interprétation des modèles: Les LLM aident les utilisateurs à comprendre les performances et le comportement des différents modèles générés par l'AutoAI. Les utilisateurs peuvent poser des questions sur les résultats, l'interprétabilité ou les biais du modèle, et les LLM peuvent fournir des explications ou des idées pour faciliter le processus de prise de décision. Les LLM peuvent également aider à la sélection du modèle en discutant des avantages et des inconvénients des différents modèles et algorithmes.

‍ErrorAnalysis and Debugging : Les LLM aident les utilisateurs à analyser les erreurs ou le comportement inattendu du modèle. Les utilisateurs peuvent décrire des cas spécifiques où le modèle échoue ou produit des résultats indésirables, et les LLM peuvent fournir des indications sur les causes potentielles, suggérer des améliorations possibles ou guider les utilisateurs dans le débogage des modèles.

‍Documentationet partage des connaissances : Les LLM génèrent de la documentation ou des tutoriels sur les processus d'AutoAI, les meilleures pratiques ou des techniques spécifiques. Les utilisateurs peuvent poser des questions ou demander des explications, et les LLM peuvent fournir des réponses détaillées ou générer un contenu informatif qui aide au partage des connaissances et à la génération de documentation.En exploitant les capacités de ChatGPT et des LLM, les plateformes d'AutoAI offrent une expérience plus interactive et plus conviviale. Les utilisateurs peuvent communiquer naturellement avec le système, recevoir une assistance personnalisée et mieux comprendre le processus de développement de l'IA.

Qu'est-ce qu'une plateforme d'AutoAI ?

Une plateforme qui offre des fonctionnalités automatisées pour l'ensemble du cycle de vie de l'IA est appelée plateforme AutoAI. Une plateforme AutoAI tire parti de l'automatisation et d'algorithmes intelligents pour gérer des tâches complexes, telles que le traitement des données, les techniques d'ingénierie des caractéristiques, la sélection des algorithmes, le réglage des hyperparamètres et le déploiement des modèles. La plateforme d'IA idéale possède une interface conviviale qui permet à tout utilisateur d'élaborer un projet d'IA du début à la fin et d'obtenir rapidement des résultats.

Quelles sont les caractéristiques d'une plateforme d'AutoAI puissante ?

Une plateforme d'AutoAI performante offre généralement une série de fonctionnalités qui améliorent l'efficacité du développement de modèles d'IA. Voici quelques caractéristiques communes à ces plateformes :

‍Traitement automatisédes données : La plateforme devrait automatiser les tâches courantes de prétraitement des données, telles que le traitement des valeurs manquantes, la détection des valeurs aberrantes, la mise à l'échelle des caractéristiques et la normalisation des données. Cela simplifie la préparation des données et garantit que les données d'entrée sont prêtes pour l'apprentissage du modèle.

‍FeatureEngineering : La plateforme doit offrir des capacités d'ingénierie des caractéristiques automatisées. Elle doit explorer et générer des caractéristiques pertinentes à partir des données d'entrée, en utilisant des techniques telles que l'encodage à une touche, l'intégration de texte, la réduction de la dimensionnalité et les termes d'interaction. Cela permet d'améliorer le pouvoir prédictif des modèles.

‍Sélection de modèleset optimisation des hyperparamètres : La plateforme devrait offrir une variété d'algorithmes ou de modèles d'apprentissage automatique parmi lesquels choisir. Elle devrait évaluer automatiquement les différents modèles à l'aide de techniques telles que la validation croisée et fournir une optimisation des hyperparamètres pour affiner les configurations du modèle. Cela aide les utilisateurs à sélectionner le modèle le plus performant pour leur tâche spécifique.

‍Évaluation des performances: La plateforme devrait inclure des mesures et des outils permettant d'évaluer les performances des modèles formés. Elle doit fournir des mesures d'évaluation standard telles que l'exactitude, la précision, le rappel, le score F1 et l'aire sous la courbe (AUC) pour évaluer l'efficacité du modèle. La visualisation de l'analyse résultante est cruciale.

‍AutomatedPipeline Generation : Une plateforme d'AutoAI puissante génère le code ou les artefacts nécessaires pour déployer les modèles formés dans un environnement de production. Elle doit générer un code ou des API efficaces qui s'intègrent de manière transparente aux systèmes ou applications existants, simplifiant ainsi le processus de déploiement.

‍Explicabilitéet interprétabilité : Une plateforme d'IA automatique performante devrait fournir des outils et des techniques permettant d'expliquer et d'interpréter les décisions du modèle. Cela aide les utilisateurs à comprendre les facteurs qui influencent les prédictions et contribue à renforcer la confiance dans les modèles. Il peut s'agir de fonctions telles que l'analyse de l'importance des caractéristiques, les méthodes d'interprétabilité locale ou l'extraction de règles.

‍Surveillanceet mise à jour des modèles : La plateforme doit permettre le suivi des modèles déployés et fournir des mécanismes de mise à jour des modèles. Elle devrait permettre le recyclage et la réévaluation des modèles au fur et à mesure que de nouvelles données sont disponibles, afin de garantir que les modèles restent précis et pertinents au fil du temps.

‍Extensibilitéet personnalisation : Une plateforme d'AutoAI puissante permet aux utilisateurs d'étendre ses fonctionnalités par le biais d'algorithmes personnalisés, de techniques de prétraitement ou de transformations des caractéristiques. Elle doit permettre aux utilisateurs d'intégrer des connaissances spécifiques à un domaine ou des bibliothèques externes dans le processus de modélisation.

Bonnes pratiques lors de l'utilisation de l'AutoAI

L'AutoAI, aussi puissante soit-elle, peut être considérée comme faisant partie d'un arsenal global d'initiatives stratégiques en matière d'IA. Lorsqu'elle est utilisée de manière ciblée pour résoudre un problème commercial, c'est un outil précieux. Mais l'utilisation d'une approche unique en termes d'ensembles de données et de techniques utilisées ou la création d'un modèle avec l'AutoAI et la négligence de sa maintenance réduisent l'efficacité des modèles générés, au fil du temps.

‍Définirle problème: définissez clairement le problème commercial que vous souhaitez résoudre grâce à l'IA. Comprenez les objectifs, les contraintes et les exigences de votre projet. Cela vous aidera à déterminer le type de données que vous devez collecter et la variable cible que vous souhaitez prédire.

‍Choisirla bonne plateforme d'AutoAI : Explorez les différentes plateformes d'AutoAI disponibles sur le marché. Choisissez une plateforme qui réponde à vos besoins, qui prenne en charge les types de données dont vous disposez et qui offre les fonctionnalités nécessaires à votre projet, aujourd'hui et dans un avenir prévisible.

‍Intégrer lesexperts humains dans le processus : Maintenir l'expertise humaine impliquée dans le processus afin de fournir un contexte, d'interpréter les résultats et de garantir les considérations éthiques.

‍Contrôleret mettre à jour régulièrement : Contrôler et mettre à jour en permanence les modèles construits à l'aide de l'AutoAI afin de garantir leur exactitude et leur pertinence.

‍Documenterle processus : Documenter l'ensemble du processus d'AutoAI, y compris le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles et le réglage des hyperparamètres, afin de garantir la reproductibilité et le partage des connaissances avec les utilisateurs au sein de toutes les équipes concernées.

‍Se tenirau courant des nouvelles fonctionnalités : Les plateformes d'IA automatique mettent régulièrement à jour leurs fonctionnalités et offrent de nouvelles capacités. Restez informé de ces mises à jour et collaborez avec elles pour comprendre comment les nouvelles capacités peuvent aider un projet particulier.

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