Il est question de la fonction AutoML de la librairie H2O dans cette vidéo. Pour un temps de calcul défini à l'avance, elle se charge d'expérimenter des scénarios de modélisation prédictive en testant différents algorithmes, et en jouant sur les valeurs de leurs paramètres. Au-delà de l'identification de la configuration la plus performante, elle propose également une solution additionnelle composée par la combinaison de tous les modèles essayés ou des meilleurs modèles pour chaque famille d'algorithmes (linéaires, deep learning, gradient boosting machine, random forest, etc.). Le principal intérêt d'AutoML est de nous fournir une approche clé en main qui permet de se donner une idée sur les performances atteignables sur un jeu de données quelconque, avec un temps d'exécution maîtrisé. Charge à nous par la suite de développer une solution circonstanciée en rapport avec les données étudiées et de nous comparer à la référence que représenterait AutoML.
Mots-clés : python, h2o, automl, scikit-learn
Vidéo : AutoML
Données : Spam H2O
Références :
H2O AutoML – Automatic Machine Learning
"Machine learning avec H2O (Python)", janvier 2019.
"Python – Machine Learning avec scikit-learn", septembre 2015.
