Rencontrez-vous des difficultés à utiliser du matériel physique lourd pour exécuter vos modèles d’apprentissage automatique ?
Vos dépenses en infrastructure entravent-elles votre développement ? Il est temps de migrer vers le cloud. Dans cet article, nous présentons une sélection de plateformes disponibles sous forme de service, conçues pour les développeurs spécialisés dans l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Ces plateformes offrent une interface web, permettant d’ajuster dynamiquement la puissance de calcul selon vos besoins.
Ces plateformes s’appuient sur une infrastructure cloud, reconnue pour sa robustesse et son adaptabilité.
Amazon SageMaker
Amazon SageMaker est une plateforme spécialement conçue pour l’apprentissage automatique.
Elle fournit aux data scientists et aux développeurs en IA un point de départ solide pour créer leurs modèles, utiliser des modèles existants de la communauté, et coder directement sur la plateforme. Amazon SageMaker offre un environnement de cloud computing évolutif pour élaborer, entraîner et déployer rapidement des modèles d’apprentissage automatique. Voici les principaux avantages de l’utilisation d’Amazon SageMaker :
- Des algorithmes pré-construits facilement accessibles
- Une configuration et une installation simplifiées
- La capacité d’évoluer rapidement et d’entraîner les modèles plus vite
- Une interface de type Jupyter Notebook pour toutes les opérations
- Une fonction de pilote automatique pour l’entraînement automatique des modèles
- Un vaste référentiel de données pré-entraînés de qualité
- Une collaboration aisée avec d’autres data scientists via le partage de la plateforme
L’apprentissage avec SageMaker est intuitif.
Azure ML Studio
Azure ML Studio est une plateforme très populaire dans le domaine de l’apprentissage automatique. Elle propose une variété d’exemples pré-configurés et de codes de démarrage, facilitant la prise en main. Ces exemples permettent aux développeurs de débuter rapidement.
La plateforme offre une interface avec un backend dédié à l’apprentissage automatique, préinstallé avec la plupart des bibliothèques nécessaires.
Les principaux atouts de l’utilisation de ML Studio :
- Prise en charge intégrée de Jupyter Notebook
- Permet de créer, faire évoluer et déployer facilement des modèles prédictifs
- Nombreuses bibliothèques d’analyse prédictive disponibles
- Facilité pour exécuter, analyser et suivre les expériences
- Vaste bibliothèque de modèles pré-définis pour un développement accéléré
- Concepteur de flux graphique pour créer un pipeline de tâches ML pour l’entraînement des modèles
Vous pouvez tester Azure ML gratuitement.
IBM Watson Studio
IBM Watson Studio est une plateforme collaborative idéale pour le développement.
Les principales fonctionnalités d’IBM Watson Studio :
- Auto AI : automatise des tâches telles que la préparation, le filtrage et le nettoyage des données
- Interface visuelle efficace pour la modélisation
- Prise en charge de l’installation pour l’apprentissage en profondeur
- Concepteur de flux de travail puissant pour l’apprentissage automatisé en profondeur
Deep Cognition
Deep Cognition est une plateforme axée sur l’automatisation de votre processus d’apprentissage en profondeur, nécessitant très peu de code.
Elle propose un concepteur de flux de travail graphique pour alimenter les données, définir le flux et entraîner en continu votre modèle afin d’améliorer sa capacité de prédiction. Centrée sur l’apprentissage en profondeur, cette plateforme est préconfigurée pour les tâches souhaitées, avec des outils adaptés pour accélérer la transition de votre modèle de l’entraînement à la production.
Voici certains de ses avantages :
- Les outils de conception visuelle facilitent la compréhension des flux de travail
- La fonction AutoML automatise l’entraînement des modèles avec un minimum d’effort
- Serveur prêt au déploiement pour votre modèle d’IA entraîné
Dataiku
Dataiku est une plateforme de niveau entreprise qui fournit tous les outils nécessaires aux analystes, data scientists et développeurs d’IA pour collaborer. Elle offre une plateforme structurée pour organiser les tâches via un pipeline défini, permettant à chacun d’effectuer ses tâches spécifiques.
Dataiku est privilégiée par les organisations pour les raisons suivantes :
- La plateforme prend en charge la majorité des langages de programmation populaires en science des données
- Fournit des outils de visualisation de données intégrés pour un traçage simplifié
- Propose des bibliothèques d’apprentissage automatique populaires telles que Scikit-learn, MLLib, XgBoost
DataRobot
DataRobot, comme son nom l’indique, est une plateforme qui se concentre sur le traitement de données à grande échelle pour automatiser l’ajustement des modèles.
C’est une plateforme premium avec plus d’une centaine de bibliothèques open source préconfigurées. Elle dispose d’un algorithme d’analyse et de modélisation des données auto-apprenant. Il est capable d’ingérer vos données, de les relier selon les prédictions souhaitées et de créer un modèle prêt à prédire, sans aucune intervention de votre part en terme de codage.
DataRobot est apprécié des data scientists pour ces atouts :
- Moteur d’ingestion de données intelligent capable d’apprendre et de créer des modèles
- Aide à comparer et visualiser le résultat de chaque modèle
- Permet de déployer et modéliser facilement depuis la plateforme après comparaison
C3 – Suite AI
C3 – Suite AI est probablement la suite d’outils d’IA la plus complète pour les entreprises. Cette suite inclut la majorité des algorithmes nécessaires déjà codés. Cela permet aux développeurs d’entreprise de démarrer rapidement leurs applications et de construire rapidement autour d’elles.
L’image ci-dessus illustre l’étendue de la suite. Voici certains de ses avantages.
- Une suite complète pour chaque développeur d’entreprise et data scientist
- Flexibilité totale pour le choix de la structure des données, du stockage et du calcul
- Suite d’outils de visualisation pour les données et les flux de travail
- Connectivité facile aux environnements cloud populaires pour le stockage de données
- Gestion des tâches de traitement par lots prête à l’emploi
- Approbation logicielle unique : réduit le temps de démarrage des projets d’entreprise
Conclusion
L’apprentissage automatique et l’IA transforment le monde avec des résultats significatifs. Ces technologies sont amenées à perdurer et à évoluer. Les produits qui les utilisent sont gourmands en ressources et nécessitent une puissance de calcul importante pour leur développement et déploiement. Les plateformes et suites d’outils présentées facilitent la vie des data scientists, des développeurs en apprentissage automatique et en IA.
Ces plateformes vous aident non seulement à vous passer de matériel physique, mais aussi à réaliser d’importantes économies en phase initiale des projets. La plupart de ces plateformes étant facturées à l’utilisation ou à intervalles réguliers, elles n’exigent pas d’engagements majeurs, ce qui facilite la transition entre les plateformes sans problèmes majeurs.
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