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Composable ML

Votre expertise optimisée grâce à une automatisation de premier ordre.

Qu’est-ce que Composable ML ?

On dit souvent que pour créer des modèles de haut niveau, il faut mener des expériences avec des données et des algorithmes. Cependant, étant donné que les tâches répétitives et quotidiennes, telles que l’écriture de code pour la transformation des caractéristiques ou l’opérationnalisation des modèles, sont très chronophages, la plupart des data scientists n’ont pas beaucoup de temps à consacrer aux algorithmes avancés.

DataRobot permet aux experts en data science de faire des expériences et de gagner du temps. Grâce à Composable ML, vous pouvez définir votre propre algorithme avancé de machine learning, puis l’associer aux fonctionnalités intégrées de DataRobot afin d’automatiser les tâches répétitives. Le résultat ? Une augmentation spectaculaire de la productivité.

Analyst Report
Gartner Market Guide for DSML Engineering Platforms

Une flexibilité totale pour définir votre propre algorithme de machine learning

Avec Composable ML, les experts en data science bénéficient d’une flexibilité totale pour mettre à profit leurs connaissances de leur secteur et du machine learning afin de créer le modèle le plus adapté à chaque cas d’utilisation.

Vous pouvez créer votre propre pipeline de machine learning à l’aide de tâches prêtes à l’emploi associées aux tâches personnalisées que vous aurez créées avec Python ou R. Par ailleurs, vous gardez toujours la possibilité d’installer des dépendances supplémentaires à l’aide de conteneur personnalisés pour les tâches.

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Automatisation de pointe pour simplifier les tâches non liées à la modélisation

Une fois que vous avez défini votre pipeline personnalisée de machine learning, vous pouvez utiliser un vaste éventail de fonctionnalités supplémentaires et intégrées pour automatiser des tâches encore plus complexes et répétitives.

En plus de notre infrastructure d’entraînement fiable et sécurisée, vous pourrez utiliser la fonction découverte et ingénierie pour votre nouveau modèle, comparer les résultats de la modélisation dans le classement et accéder instantanément à nombreuses capacités d’IA explicables, telles que l’impact et les effets des caractéristiques, l’explication des prédictions et la documentation automatique de conformité.
Vous pouvez également déployer votre nouveau modèle et bénéficier d’une surveillance de modèle, d’une gouvernance et d’une gestion du cycle de vie spécifique avec la partie MLOps de DataRobot.

Toutes ces fonctionnalités clé en main sont accessibles en quelques clics et ne demandent aucune activité supplémentaire de la partie Dev0ps.

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Partagez votre expertise dans toute l’organisation

Une fois qu’un algorithme de machine learning réutilisable a été intégré en tant que tâche personnalisée ou pipeline, il peut être partagé et réutilisé dans toute l’organisation en quelques clics, et ce indépendamment de la complexité, du langage et du framework dudit algorithme. Cette liberté permet de faire tomber les barrières entre les équipes de l’entreprise : les data scientists et les ingénieurs en machine learning du Centre d’excellence peuvent aider les citizen data scientists et analystes en partageant leurs ressources de machine learning. Les citizen data scientists peuvent commencer par des pipelines génériques à l’aide d’AutoPilot. Les experts en data science ont ensuite la possibilité d’utiliser des méthodes avancées avant de déployer le modèle, ce qui fait de la data science un véritable travail d’équipe.

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