lundi, 30 janvier 2023

Google apporte l’apprentissage automatique aux feuilles de calcul en ligne avec Simple ML for Sheets

Les feuilles de calcul sont largement utilisées par les organisations de toutes tailles pour tous les types de tâches standard et compliquées.

Alors que les calculs simples et les graphiques font depuis longtemps partie de l’expérience des feuilles de calcul, l’intelligence artificielle (ML ) n’a pas. Le ML est généralement considéré comme trop complexe à utiliser, tandis que l’utilisation des feuilles de calcul est prévue pour être accessible à tout type d’utilisateur. essaie maintenant de changer ce paradigme pour son programme de feuille de calcul en ligne Google Sheets.

Aujourd’hui, a annoncé une version bêta de l’ajout de Simple ML for Sheets -sur. Google Sheets possède une architecture extensible qui permet aux utilisateurs de tirer parti des modules complémentaires qui étendent les fonctionnalités par défaut disponibles dans l’application. Dans ce cas, Google Sheets bénéficie de la technologie ML que Google a initialement établie dans le travail open source TensorFlow. Avec Simple ML for Sheets, les utilisateurs n’auront pas besoin d’utiliser un service TensorFlow particulier, car Google a développé le service pour qu’il soit disponible le plus rapidement possible.

« Tout ce qui fonctionne entièrement sur le navigateur de l’utilisateur », Luiz Gustavo Martins, défenseur des concepteurs de AI, a informé VentureBeat. « Vos données ne quittent pas Google Sheets et les modèles sont conservés dans votre Google Drive afin que vous puissiez les réutiliser ultérieurement. »

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Saintes feuilles, le Simple ML de peut faire quoi avec mes feuilles de calcul ?

Que peut faire Simple ML pour Sheets ? Deux des tâches pour débutants de la version bêta mises en évidence par consistent à prévoir la possibilité de manquer des valeurs ou de repérer des valeurs inhabituelles. Martins a déclaré que ces 2 tâches pour débutants sont faciles pour quiconque de vérifier les eaux du ML et de vérifier comment le ML peut bénéficier à son organisation.

Martins a noté qu’au-delà des emplois novices, le module complémentaire aide de nombreux autres ML courants des tâches telles que la formation et l’évaluation de modèles, la création de prévisions et l’interprétation des modèles et de leurs prévisions. De plus, étant donné que Simple ML peut exporter des conceptions vers TensorFlow, les personnes ayant de l’expérience dans les émissions peuvent utiliser des modèles de base de ML avec leur infrastructure de ML existante.

Se débarrasser des difficultés liées à la complexité du ML avec Simple ML pour Sheets

Il est possible pour les utilisateurs de Sheets de tirer parti du ML sans Easy ML, mais cela peut ne pas être simple pour le profane.

« Nous avons reconnu la connaissance et le manque d’assistance comme les principaux aspects pour les non -Des professionnels du ML pour utiliser facilement le ML », a déclaré Mathieu Guillame-Bert, ingénieur en applications logicielles chez Google, à VentureBeat. « Utiliser un outil de ML classique, comme TensorFlow en Python, c’est comme rester devant une page blanche. »

Guillame-Bert a déclaré que l’utilisation d’un outil de ML intemporel nécessite, pour ne citer que quelques éléments, pour le l’utilisateur pour comprendre les émissions, le cadrage des problèmes de ML, la conception, la construction et l’évaluation des modèles. Il a noté qu’une telle compréhension est normalement acquise par le biais de cours ou en autodidacte sur une longue période de temps.

En revanche, Guillame-Bert a déclaré que Simple ML est comme une enquête interactive. Il guide l’utilisateur et ne suppose qu’une compréhension fondamentale des feuilles de calcul.

Utiliser des forêts de décision pour alimenter Simple ML

Martins a expliqué que sous le capot, le module complémentaire Simple ML forme des modèles utilisant la bibliothèque Yggdrasil Decision Forests. Il s’agit exactement de la même bibliothèque qui alimente TensorFlow Choice Forests.

« Pour cette raison, une fois formé au module complémentaire, l’utilisateur innovant peut exporter la conception vers n’importe quel service géré par TensorFlow Serving, tel que TensorFlow Serving sur Cloud », a déclaré Martins.

Guillame-Bert a décrit que TensorFlow Choice Forests (TF-DF) est une bibliothèque d’algorithmes pour former de nouvelles conceptions. En d’autres termes, l’utilisateur fournit des exemples à TF-DF, et il obtient un modèle en retour. Il a noté que TF-DF n’incluait pas de modèles pré-entraînés ; cependant, étant donné que TF-DF est intégré dans les écosystèmes TensorFlow, les utilisateurs avancés peuvent combiner des forêts de décision et des conceptions pré-entraînées.

Selon des recherches publiées, l’innovation derrière TF-DF, qui est basée sur les concepts de forêts aléatoires et d’arbres à dégradés, fonctionnent remarquablement bien pour former des modèles sur un ensemble de données tabulaires, comme une feuille de calcul.

Pour l’avenir, Guillame-Bert a déclaré que travaillera pour améliorer encore la convivialité de le complément. Google a également l’intention d’ajouter de nouvelles fonctionnalités au ML de base pour les feuilles qui ne nécessitent aucune compréhension du ML de la part de l’utilisateur.

« Lors des tests internes, nous avons identifié plusieurs emplois extrêmement demandés qui, selon nous, seront populaires auprès des utilisateurs », a déclaré Guillame-Bert. « Nous voulons obtenir des commentaires sur ce lancement public pour hiérarchiser et développer ces tâches. »

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