AutoML avec H2O.ai

La conception d'un modèle de machine learning performant suppose de tester de nombreux algorithmes, de régler leurs hyperparamètres et de comparer rigoureusement les résultats — un travail long et répétitif. L'AutoML (Automated Machine Learning) automatise ces étapes pour produire rapidement des modèles de qualité et permettre au praticien de se concentrer sur la compréhension du problème et l'interprétation des résultats.

H2O.ai est l'une des plateformes de référence de l'AutoML. Open source, distribuée et accessible depuis Python comme R, elle entraîne et compare automatiquement de multiples modèles (modèles linéaires, forêts aléatoires, gradient boosting, deep learning, ensembles empilés) et les classe dans un leaderboard pour faciliter la sélection du meilleur.

Cette formation rend les participants capables de créer des modèles automatisés, de comparer leurs performances et de déployer les modèles H2O.ai en production. L'approche par la pratique, structurée autour d'ateliers progressifs sur des jeux de données réels, permet de lancer un premier run d'AutoML dès le premier jour, puis d'aborder en confiance l'interprétabilité des modèles et leur industrialisation via les formats MOJO et POJO.