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Afin de réduire le temps entre le développement d’un modèle d’apprentissage automatique et son déploiement, un gain substantiel peut être fait via l’exploration de caractéristiques similaires entre cas d’application afin de faciliter l’exploration des modèles les plus prometteurs et la sélection d’un modèle et sa configuration. Ce type d’outils entre dans la famille des AutoML où des étapes importantes du processus de développement de modèle sont automatisées lorsque possible. Dans le cadre de ce projet, l’objectif est de rendre l’outil performant spécifiquement dans les cas d’applications dans le domaine légal québécois.
Ioannis Mitliagkas
Explorai
Computer science
Information and cultural industries
Université de Montréal
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