Machine Learning sans codage : premiers pas avec Azure ML

Réaliser du Machine Learning à l’aide de certains langages de programmation est une chose suivie par de nombreux Data Scientists et ingénieurs en Machine Learning. C’est le sujet le plus d’actualité discuté et suivi dans le monde entier. Les entreprises du monde entier investissent des sommes énormes pour inclure le mécanisme d’apprentissage automatique et d’IA dans leur système. C'est une grande réussite pour tout le monde et ce secteur continuera à prospérer jusqu'au moment où l'engouement pour l'exploration et la recherche en matière de technologies prévaudra.

Il est bon de programmer n'importe quel modèle d'apprentissage automatique à partir de zéro, puis de l'implémenter dans le monde réel, mais la tâche d'écriture de ces algorithmes est très fastidieuse et centrée sur la technologie, c'est-à-dire que celui qui a les connaissances préalables en écriture d'algorithmes à l'aide de langages de programmation ne peut que les écrire et les implémenter. Ainsi, pour les personnes issues de milieux non techniques, il est difficile d’apprendre ces langages instantanément, puis de commencer à coder.

Pour aider les non-techniciens en leur permettant d'effectuer du Machine Learning sans coder, divers services basés sur le cloud proposent des fonctionnalités de glisser-déposer et quelques ajustements pour résoudre les problèmes de Machine Learning. L'un de ces services basés sur le cloud est Microsoft Azure Machine Learning. Il s'agit d'un type complet d'apprentissage automatique par glisser-déposer dans lequel vous pouvez exécuter votre modèle et même le déployer en tant que service Web dans le cloud ou dans le système local et y accéder via MS Excel. Si vous disposez d'un compte Microsoft, vous pouvez facilement accéder aux fonctionnalités de Microsoft Azure ML. Examinons en profondeur et apprenons comment démarrer avec Microsoft Azure Machine Learning :

Comment créer un projet ou un modèle de Machine Learning sur Microsoft Azure ML

Étape 1: Ouvrez votre navigateur et tapez simplementstudio.azuleml.netet cela vous mènera au contenu principal où est contenu Azure ML. Cette page vous demandera de vous connecter ou de créer un nouveau compte. Si vous êtes un utilisateur Microsoft existant et disposez d'un compte MS, entrez simplement vos informations de connexion et hourra ! Vous êtes connecté avec succès à votre studio ML.

Étape 2: Après vous être connecté à votre compte ML, vous verrez différentes options telles que les projets, les expériences, les services Web, les ensembles de données, les modèles entraînés et les paramètres. La fonction de ces options est la suivante :

Projets:Cela permet aux utilisateurs de créer un nouveau projet pouvant contenir diverses expériences et modèles ainsi que des services Web qui constitueront un package complet et pourront être présentés au public intéressé.

Expériences :Il s'agit du domaine principal dans lequel vous créerez votre toute première expérience et la déployerez en tant que service Web afin de rendre votre code accessible aux utilisateurs du monde entier.

Services Web :Cette option nous aide à déployer notre expérience en tant qu'API basée sur le Web qui peut ensuite être appelée via divers langages de programmation ou au sein de votre système local via Excel. En outre, vous pouvez enregistrer votre service Web dans le cloud pour en faire une API publique accessible aux utilisateurs et pouvant même vendre votre travail au monde.

Ensembles de données :C'est ici que l'on peut trouver de nombreux ensembles de données pré-téléchargés par l'équipe Microsoft et les utiliser pour exécuter leurs algorithmes d'apprentissage automatique afin d'avoir une idée de la façon dont les choses sont faites.

Modèles formés :Ici, vous pouvez voir quels modèles vous avez formés et que vous souhaitez utiliser à des fins de test.

Paramètres:L'onglet Paramètres contient différentes options telles que la modification de l'espace de travail, l'affichage et la régénération des jetons d'autorisation, permet aux utilisateurs de manipuler votre modèle en les laissant travailler dessus.

Étape 3 :Pour commencer votre tout premier projet Azure ML, cliquez simplement sur le bouton inférieur + signe indiquant Nouveau. Cela vous mènera à une page où vous trouverez l’option Démarrer une nouvelle expérience. Cliquez simplement dessus et votre volet de travail s'ouvrira. Il existe également une possibilité de télécharger vos projets Python ainsi que R dans Azure, de les modifier et de les déployer en tant que service Web en cliquant sur l'onglet Module.

Étape 4 :Une fois votre volet des tâches ouvert, vous pouvez commencer à travailler sur votre projet ML.

Étape 5 :Pour démarrer votre tout premier projet ML, par exemple, vous souhaitez réaliser un projet de régression logistique, la première chose à faire est d'acquérir un ensemble de données soit via le cloud, soit via votre système. Le mécanisme de workflow d’Azure ML est le suivant :

Obtenez les données :Ici, nous avons 3 options : obtenir les données manuellement, importer les données à partir de sources de données externes ou décompresser des ensembles de données compressés qui nous aident à décompresser les fichiers zip et à utiliser les données à des fins d'apprentissage automatique.

Préparez les données :Il s'agit principalement de la partie ingénierie des fonctionnalités avec laquelle nous nettoyons nos données pour travailler dessus. Les différents modules qui peuvent être utilisés pour préparer les données incluent le nettoyage des données manquantes, l'application de la transformation SQL, la conversion en valeurs d'indicateur, la modification des métadonnées et bien d'autres. Il existe également une disposition permettant de diviser notre ensemble de données en formation et tests afin de valider notre modèle et de l'utiliser dans des cas réels pour faire des prédictions.

Sélection des fonctionnalités :Il s'agit d'une étape très importante avant de former notre modèle car elle nous permet de sélectionner le nombre de fonctionnalités sur lesquelles nous souhaitons que l'algorithme travaille en fonction du degré de corrélation entre la fonctionnalité cible. Les différents types de sélection de fonctionnalités contenus ici comprennent l'analyse des composantes principales, l'analyse discriminante linéaire de Fisher, l'importance des fonctionnalités de permutation et la sélection de fonctionnalités basée sur un filtre.

Choisissez et appliquez des algorithmes d'apprentissage :C'est l'étape principale vers la formation de notre modèle qui consiste à choisir l'algorithme que nous souhaitons utiliser pour former nos données. Il existe une variété d'algorithmes de ML tels que l'arbre de décision, la régression logistique, la régression linéaire, One vs Rest, Naïve Bayes et bien d'autres. Nous pouvons choisir notre algorithme préféré et commencer à travailler en utilisant le même.

Former et évaluer le modèle :Cette partie est la dernière partie de tout modèle ML qui entraîne, teste et évalue le modèle. Certains modules sont présents et il suffit de glisser-déposer et d'effectuer des ajustements simples pour obtenir de bons résultats.

Déployez le modèle :Une fois la formation et l'évaluation terminées, nous pouvons maintenant déployer le modèle en tant que service Web à l'aide de l'option Déployer présente en bas du volet des tâches et l'utiliser comme API.

Une chose importante à noter dans Azure ML est qu'il fonctionne avec le mécanisme de connexion du nœud de sortie d'une variable avec le nœud d'entrée de l'autre variable afin que les utilisateurs trouvent très facile de travailler avec Azure ML et de nombreuses industries utilisent ce service basé sur le cloud dans leurs applications quotidiennes. Il s’agit d’un outil très puissant pour l’apprentissage automatique supervisé et non supervisé ainsi que pour les activités liées au deep learning. Pour plus de détails sur son fonctionnement, vous pouvez consulter de nombreux tutoriels sur YouTube ainsi que sur Udemy. Pour un bon tutoriel sur Azure ML, vous pouvez suivre ce lien :

https://www.udemy.com/course/machine-learning-using-azureml/learn/lecture/7432530#overview

Effectuer une régression logistique

Ici, nous avons effectué une régression logistique à l'aide d'Azure ML et avons représenté la même chose à l'aide d'une représentation picturale :

Conclusion

Si vous êtes un très grand passionné d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond et que vous souhaitez travailler sur des projets liés à ceux-ci, vous devriez opter pour Azure ML Studio car il ne nécessite aucune connaissance préalable en codage et les modules utilisés fonctionnent simplement à l'aide de la fonction glisser-déposer.