Dans cette formation, un pipeline d'apprentissage automatique désigne un enchaînement de tâches dans Dataiku qui va de la préparation des données à l'entraînement et à l'évaluation du modèle, sans recourir au code. L'objectif est d'apprendre comment ces étapes enchaînées s'articulent entre elles pour former un processus reproductible destiné à une tâche de prédiction.

On utilise ce type de pipeline lorsqu'on souhaite transformer le traitement des données en un processus de prédiction reproductible, plutôt que de considérer la préparation, l'entraînement et l'évaluation comme des tâches distinctes. Cela s'avère particulièrement utile lorsqu'on souhaite disposer d'un flux de travail structuré pouvant être réutilisé, plutôt que de mener une expérience ponctuelle.

Un pipeline d'apprentissage automatique s'inscrit au cœur d'un workflow d'apprentissage automatique plus large, une fois que vous disposez des données nécessaires et avant de mettre en œuvre les résultats du modèle. Il relie les étapes de préparation, de segmentation, d'entraînement et d'évaluation, de sorte que la phase de développement et de test forme un flux continu.