Introduction

Le Driverless AI propose un apprentissage automatique automatisé (AutoML) pour l'entreprise. Le Driverless AI automatise l'ingénierie des fonctionnalités, la création de modèles, la visualisation et l'interprétabilité. Elle vise à surmonter les principaux défis auxquels les organisations sont confrontées, tels que le manque de scientifiques des données qualifiés, le long délai nécessaire pour développer des modèles, et la nécessité de faire confiance aux résultats des IA.

Driverless AI automatise des aspects cruciaux des flux de travaux d'apprentissage automatique, y compris l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles, l'ajustement des hyperparamètres, et la validation des modèles. Cela réduit le temps nécessaire pour construire des modèles prêts à être déployés en production, passant de plusieurs mois à seulement quelques jours, rendant ainsi l'IA plus accessible, même pour les organisations avec une expertise limitée en science des données. La plateforme intègre également des fonctionnalités d'interprétabilité et d'équité des modèles d'IA, aidant les entreprises à expliquer et à faire confiance aux décisions prises par leurs modèles d'IA.

Le client Driverless AI Python fournit une API pour Python afin interagir facilement avec un serveur Driverless AI de H2O.ai. Il existe également le Driverless AI R Client pour le langage de programmation R.

Les principales fonctionnalités de Driverless AI comprennent :

• Visualisation avancée des données (AutoViz) pour une meilleure compréhension des données.
• Des algorithmes évolutionnaires pour sélectionner automatiquement les meilleures caractéristiques, algorithmes et paramètres de réglage.
• Des safeguards intégrés pour éviter les erreurs courantes en science des données, telles que le surajustement des modèles.
• Des pipelines de déploiement de mise à l'échelle, facilitant l'intégration dans des systèmes de production.