Apprentissage automatique (AutoML)

Auteur: Roger Morrison
Date De Création: 28 Septembre 2021
Date De Mise À Jour: 1 Juillet 2024
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Définition - Que signifie apprentissage automatique (AutoML)?

L'apprentissage automatique (AutoML) est une discipline générale qui consiste à automatiser n'importe quelle partie de l'ensemble du processus d'une application d'apprentissage automatique. En travaillant avec différentes étapes du processus d’apprentissage automatique, les ingénieurs développent des solutions pour accélérer, améliorer et automatiser certaines parties du pipeline d’apprentissage automatique.


L'apprentissage automatique est également appelé apprentissage automatique.

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Techopedia explique l’apprentissage automatique (AutoML)

Certaines techniques et certains outils d’apprentissage automatique sont conçus pour accélérer et automatiser la préparation des données - l’agrégation de données globales provenant de diverses sources. D'autres parties de ce processus sont destinées à l'ingénierie des fonctionnalités - la sélection et l'extraction des fonctionnalités constituent une part importante du fonctionnement des algorithmes d'apprentissage automatique. Leur automatisation peut améliorer encore le processus de conception de l’apprentissage automatique.


Une autre partie de l’apprentissage automatique est l’optimisation de l’hyperparamètre, réalisée de différentes manières. Les ingénieurs peuvent utiliser des techniques métaheuristiques telles que le recuit simulé ou d’autres processus pour faciliter l’apprentissage automatique. L’essentiel est que l’apprentissage automatique automatique est un terme générique pour désigner toute technique ou tout effort visant à automatiser n’importe quelle partie du processus d’apprentissage automatique de bout en bout.