La reconnaissance d'image à l'aide de l'AutoML

AutoML outil Google pour créer un modèle sans programmation

L’AutoML est aussi appelé machine learning automatisé. C’est une plateforme de Google qui permet à l’utilisateur de créer des modèles de machine learning. Un modèle est un ensemble de données qui est entraîné afin de pouvoir identifier des caractéristiques.

Par exemple, un modèle entraîné va pouvoir trouver une tasse sur une photo. La plateforme AutoML peut être utilisée sur Google Cloud de manière différente en fonction du besoin.

AutoML Vision permet la création de modèles personnalisés de reconnaissance d’images. Les utilisateurs peuvent télécharger des images et les entraîner pour créer un système de reconnaissance d’objets ou de détection de visages sans programmation.

AutoML Natural Language permet la création de modèles de traitement du langage naturel à partir de texte. Le modèle peut effectuer des tâches telles que la reconnaissance des entités nommées, l’analyse de sentiments et la classification de texte en différentes catégories telles que l’économique, le politique ou la santé.

AutoML Translation permet la création de modèles de traduction personnalisés. Grâce à un modèle AutoML Translation personnalisé, les utilisateurs peuvent traduire du texte dans la langue dans laquelle le modèle a été entraîné.

AutoML Tables permet la création d’un modèle qui prédit des résultats en fonction des données qui lui sont fournies.

AutoML Video Intelligence permet la création d’un modèle de classification, de détection ou de reconnaissance d’objets dans des vidéos. Le modèle peut suivre les objets dans une vidéo en plaçant une forme autour d’eux ou même en écrivant le nom de l’objet en temps réel.

Les avantages de l’AutoML

L’un des principaux avantages de l’AutoML est sa facilité d’utilisation. Contrairement à d’autres outils de machine learning qui nécessitent une programmation complexe, l’AutoML permet aux utilisateurs de créer facilement des modèles sans avoir besoin de compétences en machine learning. En utilisant simplement les données et les fonctionnalités proposées par la plateforme, les utilisateurs peuvent rapidement créer des modèles personnalisés.

De plus, l’AutoML permet un développement rapide des modèles. Une fois que les données sont téléchargées, le modèle est créé automatiquement, ce qui permet de gagner du temps.

Un autre avantage de l’AutoML est qu’il permet de personnaliser les modèles en fonction des besoins de chaque projet. Par exemple, si l’on souhaite détecter des images, l’AutoML propose des fonctionnalités telles que AutoML Vision ou AutoML Video Intelligence, qui permettent de créer facilement un modèle de détection d’images.

Enfin, une fois que le modèle est créé, il peut être hébergé sur Google Cloud et implémenté sur un site web grâce à l’API d’AutoML, ce qui facilite l’intégration du modèle dans un projet.

Les limites de l’AutoML

Malgré ses avantages, l’outil AutoML présente également certaines limites. Tout d’abord, il est important de disposer d’une quantité suffisante de données pour créer un modèle performant. En effet, si l’on fournit seulement quelques images d’un objet à l’AutoML, celui-ci risque de ne pas être en mesure de déterminer avec précision si l’objet est présent sur l’image ou non.

De plus, pour obtenir des résultats fiables, il est recommandé d’utiliser des images datant de la même période, afin d’éviter toute confusion dans la qualité ou le contenu de l’image. Ces limites peuvent donc nécessiter une sélection minutieuse des données d’entraînement pour garantir la qualité du modèle AutoML.