La concurrence s’annonce féroce entre le géant et la jeune enseigne californienne. Je vous propose d‘en apprendre plus sur H20.ai qui défie l’AutoML de Google.

Le parcours de H20.ai

Créée en 2012 en Californie, la firme H20.ai œuvre pour rendre à la portée de tous l’IA en entreprise. Pour y parvenir, la société a initié une plateforme qui autorise la conception de modèles de machine learning.

Cela permet à son produit de jouer sur la même catégorie que l’AutoML de Google. H20.ai, a levé 72,5 millions de dollars en août 2019. Au niveau européen, l’enseigne a ouvert des antennes dans les villes de Paris et de Munich.

Pour plus d’infos, consultez ce sujet.

Le mode opératoire de H20.ai

Afin de permettre l’automatisation de la création et du tuning de la machine learning, la firme H20.ai utilise plusieurs méthodes. Quant un challenge est posé, la plateforme va effectuer le benchmark de plusieurs modèles valables afin de choisir le modèle avec un faible niveau d’erreur.

En outre, elle va aussi faire usage du transfer learning. Le but est de mettre son va-tout sur la machine learning conçue  pour ses clients fidèles.

Ainsi, cette démarche va autoriser la création plus rapide de nouveaux modèles d’Intelligence Artificielle personnalisés. Par ailleurs, d’autres besoins peuvent accentuer la mise en place de techniques d’apprentissage supplémentaires.

Ces techniques peuvent être supervisées ou non-supervisées.

La vision open source de H20.ai

Selon le domaine d’activité, H20.ai propose de multiples scénarios. Cela peut porter sur la recommandation de produits, le scoring de lead, la mise en avant du pricing au niveau du retail.

Dans le secteur de la finance, il est possible de recourir à la détection des fraudes, du scoring des risques, de la prédiction du churn. Le manufacturing  bénéficie de la supply chain, de la maintenance, de la fabrication prédictive.

De plus, la diversité des modules est aussi favorable. En outre, la plateforme peut profiter d’une installation sans contrainte.

Il est possible de l’installer sur un cloud privé, un cloud public voire un cluster de serveurs dédiés.

Les offres en deux briques de H20.ai

La première offre est basée sur une « couche algorithmique à vocation exploratoire ». Elle sert à l’exécution des étapes d’apprentissage sur les clusters des serveurs par l’appui de traitements parallèles et en mémoire.

La deuxième offre intègre des processus d’automatisation et d’industrialisation du déploiement des modèles. Elle requiert une souscription à l’année selon le nombre de postes et de processeurs en lice.

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Crédit Photo : aithority.com & h2o.ai

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