L'avenir de l'automatisation de l'apprentissage machine : étude de cas sur la prédiction de maladies cardiaques

Dans le monde d'aujourd'hui, toutes les organisations veulent utiliser l'apprentissage machine pour analyser les données qu'elles génèrent quotidiennement auprès des utilisateurs. Avec l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond ou d'apprentissage automatique, elles peuvent analyser les données et faire des prédictions sur les données de test dans l'environnement de production. Cependant, la construction et la formation de modèles d'apprentissage machine sont chronophages et nécessitent une expertise dans des domaines tels que la programmation, la statistique, la science des données, etc. Pour surmonter ces défis, l'automatisation de l'apprentissage machine (AutoML) est devenue l'une des solutions les plus populaires qui peuvent automatiser de nombreux aspects du pipeline de l'apprentissage machine. Dans cet article, nous allons discuter de l'apprentissage machine automatisé avec Python à travers une étude de cas sur la prédiction de maladies cardiaques. Les problèmes liés au cœur sont la principale cause de décès dans le monde. La seule façon de réduire ce type d'impact est de détecter la maladie tôt avec des méthodes automatisées pour que moins de temps soit consommé et prendre ensuite des mesures préventives pour réduire son effet. En gardant ce problème à l'esprit, nous explorerons l'un des ensembles de données liés aux dossiers médicaux des patients pour construire un modèle d'apprentissage machine à partir duquel nous pouvons prédire la probabilité d'un patient atteint de maladies cardiaques. Ce type de solution peut facilement être appliqué dans les hôpitaux pour que les médecins puissent fournir des traitements dès que possible. Pour préparer les données pour le modèle d'apprentissage machine, nous utiliserons l'une des célèbres bibliothèques d'apprentissage machine automatisé appelée H2O.ai, qui nous aide à créer et à former le modèle. Le principal avantage de cette plateforme est qu'elle fournit une API de haut niveau à partir de laquelle nous pouvons facilement automatiser de nombreux aspects du pipeline, notamment l'ingénierie des fonctionnalités, la sélection de modèle, le nettoyage des données, l'optimisation des hyperparamètres, etc., ce qui réduit considérablement le temps requis pour former le modèle d'apprentissage machine pour tout projet de science des données. Pour construire le modèle, nous utiliserons l'API de la bibliothèque H2O.ai, et pour cela, nous devrons spécifier le type de problème, qu'il s'agisse d'un problème de régression, d'un problème de classification ou d'un autre type avec l'API AutoML fournie par H2O.ai. Nous pouvons également spécifier les paramètres tels que le temps d'exécution maximal, le nombre maximal de modèles à construire, etc. En fin de compte, avec l'automatisation de l'apprentissage machine, nous pouvons gagner beaucoup de temps et d'efforts pour construire et former un modèle d'apprentissage machine. Cette technologie révolutionnaire est l'avenir et le pays qui prendra la tête des systèmes d'information quantique aura des avantages technologiques et économiques sur le reste du monde pour les cinquante prochaines années.