Inspirée par un groupe de citoyens data scientists, Pycaret entend démocratiser le machine learning pour tous. Alors de quoi s’agit-il exactement ? Et surtout, quelles sont ses fonctionnalités ? C’est ce que nous allons voir dans cet article.
C’est quoi PyCaret ?
Pycaret une librairie de Machine Learning open source et low code sur Python. Cette solution automatise le workflow de l’apprentissage automatique de bout en bout. Grâce à l’automatisation des tâches et la gestion des modèles ML, PyCaret accélère le cycle d’expérimentation. Les data scientists sont ainsi beaucoup plus productifs et capables de développer des modèles d’apprentissage automatiques encore plus performants.
PyCaret n’est pas qu’une simple librairie de ML sur Python. Et pour cause, ce logiciel englobe plusieurs bibliothèques et cadres d’apprentissage automatique. Par exemple : scikit-learn, XGBoost, LightGBM, CatBoost, spaCy, Optuna, Hyperopt, Ray, etc.
Et surtout, il s’agit d’une bibliothèque Python prête à être déployée. Autrement dit, toutes les étapes d’une expérience de ML peuvent être reproduites d’un environnement à l’autre.
Bon à savoir : PyCaret s’intègre aussi à de nombreuses autres solutions, telles que Microsoft Power BI, Tableau, Alteryx ou encore KNIME. Il est donc possible d’ajouter une couche de machine learning à tous vos travaux de business intelligence. Et ce, en toute simplicité.
Pourquoi utiliser PyCaret ?
Une bibliothèque low code
Comme la librairie repose sur le low code, PyCaret ne s’encombre pas de centaines de lignes de code, mais seulement de quelques lignes. Même lorsqu’il s’agit d’effectuer des tâches d’apprentissage automatique complexes, PyCaret reste low code.
Les data scientists peuvent ainsi se concentrer davantage sur l’analyse des jeux de données. Ils passent alors moins de temps à coder, et plus de temps à dégager des analyses prédictives pertinentes et à entraîner des modèles de machine learning efficaces.
Le data processing
Les data scientists peuvent choisir parmi de multiples fonctions de data preprocessing afin de gagner un temps précieux dans le traitement des données. Voici quelques exemples de fonctions disponibles sur la bibliothèque de Python :
- La préparation des données : avant d’explorer les données en vue de déployer des modèles, il convient de les traiter. Pour cela, PyCaret est capable d’identifier les valeurs manquantes, les types de données, ou encore d’éliminer les valeurs aberrantes.
- La scalabilité et la transformation : il s’agit à la fois de normaliser les données et modifier la forme de distribution si nécessaire.
- L’ingénierie : notamment pour créer des liens entre les jeux de données.
Les modules
PyCaret fonctionne grâce à des modules, où chacun encapsule une tâche spécifique. À savoir :
- Les modèles de Machine Learning supervisés : il s’agit alors de la classification et de la régression. Cela vous permet de prédire des étiquettes de classes et des variables continues.
- Les modèles de Machine Learning non supervisés : cela concerne le clustering (le regroupement de certaines populations en fonction de caractéristiques communes) et la détection d’anomalies (les données qui ne correspondent pas au pattern).
- Les times series : c’est la prévision de séries temporelles afin d’éclairer la prise de décision stratégique.
- Les data sets : en utilisant ce module, vous pourrez accéder aux nombreux jeux de données ML de PyCaret.
Les fonctions
- l’exploration des données analytics ;
- le déploiement des modèles ML ;
- l’entraînement du modèle ;
- l’itération.
En automatisant les tâches relatives au Machine Learning, ces fonctions permettent de réduire le temps de cycle entre l’hypothèse et la compréhension dans une expérience d’apprentissage automatique.
Grâce à sa solution low code, sa solution de data preprocessing, ses modules et ses nombreuses fonctions, PyCaret entend démocratiser le machine learning pour tous. Pas seulement les data scientists disposant d’une solide expertise technique. Mais aussi ceux qui sont capables de réaliser des analyses simples et modérément sophistiquées.
Pour autant, PyCaret est aussi très utile pour les data scientists expérimentés puisque cet outil leur permet d’accroître leur productivité de manière exponentielle.
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Si PyCaret entend démocratiser le Machine Learning pour tous, le développement de modèle d’apprentissage automatique capable de résoudre des problématiques complexes nécessite encore et toujours des compétences techniques spécifiques. Or, ce sont ces compétences que les entreprises recherchent. Il est donc essentiel de se former à la science des données. C’est justement possible avec DataScientest. À travers nos formations, vous apprendrez tout ce qu’il faut savoir sur le Machine Learning ; depuis l’exploration des données jusqu’au déploiement des modèles, en passant par leur entraînement et itération. Ce faisant, vous deviendrez opérationnel dès l’issue de la formation.
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