H2O : présentation de ce logiciel de machine learning / deep learning
▶ H2O est un logiciel de machine learning / deep learning utilisé par de nombreuses entreprises et professionnels en France et dans le monde.▶ H2O coûte à partir de 0,00 $ par mois en version H2O Driverless Ai.
H2O Driverless AI est une plateforme populaire d’apprentissage automatique automatisé. Elle sert de portail de référence aux data scientists pour travailler rapidement sur leurs projets en tirant parti des nombreux avantages de l’automatisation et en exécutant des tâches d’apprentissage automatique en quelques heures, voire quelques minutes. Les clients bénéficient d’un accès à une plateforme de science des données personnalisable et flexible, adaptée à une grande variété de cas d’utilisation pour chaque entreprise, et ce, dans de nombreux secteurs.
L’ingénierie automatique des caractéristiques est une stratégie astucieuse, bien que souvent méconnue, utilisée par les data scientists pour extraire les résultats les plus performants et précis des algorithmes. H2O Driverless AI simplifie considérablement ce processus. Elle dispose d’une bibliothèque d’algorithmes et de transformations de caractéristiques permettant de concevoir de nouvelles fonctionnalités à forte valeur ajoutée pour l’ensemble de données concerné.
Les data scientists peuvent également utiliser Driverless AI pour importer leurs créations et leurs modèles de données, ou obtenir des résultats remarquables grâce à des recettes personnalisées. Ces recettes sont considérées comme des prouesses dans le monde de l’apprentissage automatique et de la science des données.
Capture d’écran & vidéo de l’interface
Démonstration d’IA autonome H2O
H2O : liste des fonctionnalités & intégrations
Caractéristiques principales
Ce logiciel de machine learning / deep learning offre de nombreuses fonctionnalités :✅ Analyse des données
✅ Traitement d’images
✅ Ingestion de données flexible
✅ Automatisation des processus/flux de travail
✅ API
✅ Données et Analyse en temps réel
✅ Surveillance en temps réel
✅ Rapports et statistiques
✅ Gestion de la relation client
✅ Indicateurs clés de performance (KPI)
✅ Gestion de la conformité
✅ Secteur de la santé
✅ Base de connaissances
✅ Import/Export de données
✅ Sources de données multiples
✅ AutoML
✅ Apprentissage automatique (Machine Learning)
✅ Analyse prédictive
✅ Visualisation des données
✅ Forêt aléatoire distribuée
✅ IA autonome
✅ Interprétabilité et Explicabilité des modèles
✅ Séries chronologiques (Time Series)
✅ H2O Wave
✅ Traitement automatique du langage naturel (NLP)
✅ Déploiement et opérations de modèles (MLOps)
✅ Gradient Boosting Machine
✅ Ingénierie automatique des fonctionnalités
✅ Apprentissage profond (Deep Learning)
✅ Modèle linéaire généralisé
✅ Mojo et Pojo
✅ Ensembles empilés
✅ Optimisation des hyperparamètres
✅ Eau pétillante (Sparkling Water)
✅ Recherche par grille
Intégrations & API
Cette application offre une API et plusieurs intégrations avec d’autres logiciels pour le personnaliser selon vos besoins :✅ Microsoft Azure
H2O : tarifs des abonnements
Les tarifs de H2O débutent à partir de 0 dollar en fonction de son utilisation et des options que vous choisirez :▶ Forfait H2O Driverless Ai: 0.00 $ par mois
▶ Notre conseil : H2O.ai propose une version d’essai gratuite limitée à 14 jours vous permettant de tester la plupart de ses fonctionnalités avant de vous engager ! Consultez le site de l’éditeur pour l’obtenir.
Points forts & points faibles : pourquoi choisir H2O ?
Points positifs de H2O
✅ Tarif très abordable✅ Applications Android & iOS disponibles
✅ API ouverte et documentée
✅ Intégration possible avec des applications tierces
✅ Existe en version gratuite
✅ Essai gratuit
✅ Editeur basé en France
Points négatifs de H2O
❌ Connexion Internet nécessaireH2O : alternatives & logiciels concurrents
Consultez le comparateur Logiciels de machine learning / deep learning publié par Logiciels.Pro pour découvrir de nombreuses alternatives à H2O, comme par exemple Linkody, Firstofficer et Domms Ronde mais aussi :| Alternatives H2O | Prix | Essai gratuit |
| H2O Driverless Ai | – | ❌ |
| Google Cloud Automl | – | ✅ |
| IFTTT | 3,00 € /mois | ❌ |
| Online Check Writer | 1,00 € /mois | ✅ |
| Supermetrics | 19,00 € /mois | ✅ |
| Drag | 8,00 € /utilisateur /mois | ❌ |
| Lokalise | 120,00 € /mois | ✅ |
| Onesaas | – | ❌ |
| Ecanvasser | – | ❌ |
Vous pouvez aussi consulter nos autres comparatifs de logiciels de machine learning / deep learning :
H2O : notre avis d’expert & témoignages des utilisateurs
Nous avons identifié plus de 49 critiques et commentaires d’utilisateurs déposés sur les principaux comparateurs d’avis logiciels concernant H2O.▶ Note moyenne de 4,34/5
▶ 4,60/5 pour la richesse fonctionnelle
▶ 4,50/5 pour le rapport qualité-prix
▶ H2O mérite d’après nous la note de 4,7/5 !
▶ De nombreuses références clients : services IT & Cybersécurité …
▶ Un hébergement de vos données aux USA (RGPD compatible)
▶ Une assistance technique complète et réactive : Documentation en ligne
▶ De nombreux tutos et formations gratuites sur le site de l’éditeur pour aider à la prise en main du progiciel
Témoignage utilisateur n°1 : DAI contribue grandement à l’automatisation de nos services. Il simplifie considérablement le processus de sélection des caractéristiques, de génération, de construction et de test des modèles, ainsi que de création et de déploiement d’ensembles de modèles.
Témoignage utilisateur n°2 : Les performances de DAI surpassent largement celles des outils d’Amazon, Google et Microsoft. Le produit intègre une grande partie de l’expertise des Kaggle Grandmasters. Outre ses performances globales, un atout majeur réside dans la rapidité de son développement et de ses itérations. Dès qu’un bug est signalé ou qu’une suggestion d’amélioration est faite, une nouvelle version est publiée en quelques semaines.
Témoignage utilisateur n°3 : Outil d’apprentissage automatique exceptionnel
Témoignage utilisateur n°4 : DAI contribue grandement à l’automatisation de nos services. Il simplifie considérablement le processus de sélection des caractéristiques, de génération, de construction et de test des modèles, ainsi que de création et de déploiement d’ensembles de modèles.
