Simple ML for Sheets

Qu'est-ce que SimpleML pour Sheets ?

SimpleML pour Sheets est un module complémentaire Google Sheets conçu pour apporter la puissance de l'apprentissage automatique (ML) à tous, quels que soient leurs connaissances en codage ou leur expertise en ML. Il permet aux utilisateurs d'effectuer des tâches ML courantes directement dans Google Sheets sans avoir besoin de partager leurs données avec des tiers.

Comment fonctionne SimpleML pour Sheets ?

SimpleML pour Sheets fonctionne comme un module complémentaire dans Google Sheets, offrant des capacités d'apprentissage automatique automatisées. Il utilise WebAssembly et JavaScript pour les calculs dans le navigateur Web de l'utilisateur, garantissant ainsi la confidentialité des données. Le module complémentaire est alimenté par Yggdrasil Decision Forests, qui alimente également TensorFlow Decision Forests, ce qui rend les modèles compatibles avec TensorFlow et Yggdrasil Decision Forests.

Principales fonctionnalités de SimpleML pour Sheets

• Prédire les valeurs manquantes: Remplissez automatiquement les lacunes dans vos données.
• Repérer les valeurs anormales: Identifiez les valeurs aberrantes et les anomalies dans vos ensembles de données.
• Prévoir les valeurs futures: Prédire les tendances et les futurs points de données en fonction des données existantes.
• Formation et évaluation des modèles: Formez, évaluez et analysez rapidement les modèles d'apprentissage automatique.
• Exportation de modèles: Exportez des modèles vers TensorFlow, Colab, TF Serving, C++, Go ou JavaScript.

Comment utiliser SimpleML pour Sheets ?

1. Installez le module complémentaire: Installez Simple ML for Sheets depuis Google Workspace Marketplace.
2. Préparez vos données: Formatez vos données de manière appropriée dans Google Sheets. Reportez-vous à la documentation pour obtenir des instructions.
3. Sélectionnez une tâche: Choisissez parmi des options telles que la prédiction des valeurs manquantes, la détection des anomalies ou la prévision des valeurs futures.
4. Exécutez l'analyse: Simple ML automatise le processus de ML. Aucun codage n'est requis.
5. Évaluez les résultats: Analysez les résultats dans Google Sheets et exportez le modèle si nécessaire.

Pourquoi choisir SimpleML pour Sheets ?

• Aucun codage requis: Idéal pour les utilisateurs sans aucune expérience en ML ou en codage.
• Confidentialité des données: Les calculs sont effectués dans le navigateur, garantissant que les données ne sont pas partagées avec des tiers.
• Itération rapide: La formation des modèles ne prend que quelques secondes, ce qui est parfait pour le prototypage rapide.
• Compatibilité: Les modèles sont compatibles avec TensorFlow et Yggdrasil Decision Forests.

À qui s'adresse SimpleML pour Sheets ?

SimpleML est conçu pour un large public :

• Débutants: Utilisateurs qui souhaitent exploiter l'apprentissage automatique sans codage.
• Analystes de données: Professionnels cherchant à effectuer une analyse de données rapide et une modélisation prédictive.
• Experts en apprentissage automatique: Experts qui ont besoin d'itérer et de prototyper rapidement sur des ensembles de données tabulaires plus petits.

Meilleure façon d'exploiter SimpleML pour Sheets ?

Pour tirer le meilleur parti de SimpleML pour Sheets :

• Commencez par des objectifs clairs: Définissez ce que vous voulez réaliser avec ML (par exemple, prédire les ventes, identifier la fraude).
• Formatez correctement les données: Assurez-vous que vos données sont correctement formatées dans Google Sheets pour des résultats optimaux.
• Explorez différentes fonctionnalités: Expérimentez avec différentes fonctionnalités de Simple ML pour comprendre leurs capacités.
• Consultez la documentation: Reportez-vous à la documentation officielle et à la FAQ pour le dépannage et les meilleures pratiques.

SimpleML pour Sheets simplifie l'apprentissage automatique, le rendant accessible à un large éventail d'utilisateurs directement dans Google Sheets. En automatisant les tâches ML courantes et en garantissant la confidentialité des données, il fournit un outil précieux pour l'analyse des données et la modélisation prédictive.