Le machine learning pour les données tabulées, du type de celles stockées dans une base de données relationnelles ou dans un tableur, permet de traiter des sujets tels que la détection de fraudes, la prévision des stocks, l’optimisation d’une chaîne d’approvisionnement, la recommandation,…

Ce sujet était jusqu’à maintenant uniquement adressable par des Data Scientists. Table ML rend ce sujet beaucoup plus accessible, en proposant une chaîne d’automatisation complète qui produit en sortie un modèle TensorFlow utilisable. L’ensemble du processus ne nécessite aucune intervention humaine.

Google annonce que les modèles produits par Table ML sont d’une qualité comparable à deux créés manuellement par les meilleurs experts ML.