H2O ai 

Editeur : H2O.ai Inc.

Site officiel :  https://h2o.ai/ 

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Forums :  ??

Pourquoi  utiliser H2O ai ?

- Accélérer la création de modèles ML avec AutoML  
- Accessible aux data scientists, développeurs et analystes métiers  
- Plateforme utilisée par de grandes entreprises (finance, santé, énergie…)  
- Forte transparence des modèles (ex : SHAP, LIME)  
- Intégration facile dans les pipelines MLOps

Comment utiliser H2O ai ?

1. Installer la plateforme via le site (open source ou Driverless AI)  
2. Charger vos données via une interface web ou API Python/R  
3. Lancer des expériences AutoML (sélection de modèles, tuning, validation)  
4. Déployer les modèles via REST API, Java, MOJO/POJO, etc.

Option d'acquisition de H2O ai 

- H2O.ai est partiellement gratuit via ses solutions open source.
- Les outils avancés comme Driverless AI sont payants, avec une tarification sur mesure.  
- Des essais gratuits sont disponibles pour tester certaines fonctionnalités.

Présentation de l’application H2O ai  par l'éditeur

H2O ai est une plateforme d’intelligence artificielle open source et commerciale spécialisée dans le machine learning automatisé (AutoML). Elle permet aux entreprises de construire, déployer et maintenir des modèles prédictifs à grande échelle, avec ou sans compétences avancées en data science.

Fonctionnalités

- AutoML : sélection automatique des modèles, features, tuning  
- Prise en charge des frameworks : XGBoost, LightGBM, GLM, Deep Learning  
- Visualisations intégrées : importance des variables, corrélations, résidus  
- Outils explicatifs : SHAP, LIME, Reason Codes  
- MLOps : déploiement, surveillance, gestion du cycle de vie des modèles  
- Support multi-langages : Python, R, Java, Scala

Technologies

- Machine Learning distribué (multi-core et Hadoop/Spark)  
- AutoML avancé avec interprétabilité  
- MOJO/POJO : objets portables pour déploiement rapide  
- Intégration GPU avec NVIDIA Rapids (Driverless AI)  
- Intégration cloud (AWS, Azure, GCP), Kubernetes, REST APIs

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