Les Algorithmes EDGE-ML

3 modules pour réaliser l'ensemble de vos projets de Machine Learning,
de la préparation des données à la classification supervisée

StarterAuto Data Preparation

Ce module de prétraitement permet de faciliter la préparation des données en amont des algorithmes de Machine Learning classiques. Il permet en particulier de rendre n’importe quel classifieur beaucoup plus robuste grâce au recodage des données, et d’accélérer l’apprentissage du classifieur grâce à une approche de sélection de variables fiable et efficace.

MediumAuto Modeling

Ce module permet de produire des modèles de Machine Learning de manière automatique. La durée des projets est considérablement raccourcie et les ressources matérielles nécessaires sont réduites drastiquement. Les modèles produits ont une performance proche de l’optimal et sont extrêmement fiables. L’utilisation des modèles en production est durable et sécurisée.
 

PremiumAuto Feature Engineering

NewCe module permet de traiter automatiquement des données tabulaires, mais aussi des données non-structurées de type “séquences” (ex: textes, sessions web, logs applicatifs...). Les règles séquentielles sont extraites à partir des données brutes, sans aucun prétraitement. Ces règles décrivent les données et permettent d’apprendre un modèle performant et très robuste.

Fonctionnalités proposées
 Fonctionnalité Info Starter Starter Starter
         
 Apprentissage de modèles univariés de discrétisation et groupage Bouton video Coche verte 30x30 Coche verte 30x30 Coche verte 30x30
 Recodage de données (gain de robustesse) Bouton video Coche verte 30x30 Coche verte 30x30 Coche verte 30x30
 Elimination des variables non-corrélées à la cible Bouton video Coche verte 30x30 Coche verte 30x30 Coche verte 30x30
 Calibration de n’importe quel classifieur probabiliste Bouton video Coche verte 30x30 Coche verte 30x30 Coche verte 30x30
         
 Apprentissage automatisé de classifieurs ensemblistes Bouton video   Coche verte 30x30 Coche verte 30x30
 Evaluation des modèles  Bouton video   Coche verte 30x30 Coche verte 30x30
 Déploiement des modèles Bouton video   Coche verte 30x30 Coche verte 30x30
 Evaluation des niveaux de drift Bouton video   Coche verte 30x30 Coche verte 30x30
         
 Extraction de règles séquentielles Bouton video     Coche verte 30x30
 Recodage en variables binaires Bouton video     Coche verte 30x30
 Apprentissage des modèles à partir de variables séquentielles Bouton video     Coche verte 30x30
         
L'exécution des modules s'effectue en ligne de commande (compatibilité avec tous les langages) ou via un wrapper Python