Le machine learning, spécialité de l'intelligence artificielle, est le domaine de la science informatique qui a pour objectif d'analyser et d'interpréter des modèles et des structures de données afin de permettre l'apprentissage, le raisonnement et la prise de décision sans interaction humaine. En résumé, avec le machine learning, l'utilisateur alimente un algorithme avec une quantité considérable de données et demande à l'ordinateur d'effectuer des recommandations et de prendre des décisions à partir de ces données. Lorsque des corrections sont appliquées, l'algorithme peut incorporer ces informations pour améliorer sa prise de décision.
Qu'est-ce que le machine learning ?
Comment fonctionne le machine learning ?
le machine learning est constitué de trois parties :
- L'algorithme au cœur du processus décisionnel.
- Les variables et les fonctionnalités qui constituent la décision.
- La connaissance de base pour laquelle la réponse est connue et qui permet au système d'apprendre.
Le modèle est alimenté dès le départ avec des données de paramètres provenant de réponses connues. L'algorithme est ensuite exécuté et des ajustements sont effectués jusqu'à ce que la sortie de l'algorithme (apprentissage) et la réponse connue correspondent. À ce stade, des quantités croissantes de données sont saisies pour entraîner le système et traiter des décisions plus complexes.
Pourquoi le machine learning est-il important ?
Les données sont au cœur de l'activité des entreprises. La prise de décisions fondée sur la donnée est un atout qui permet aux entreprises de rester dans la course. Le machine learning peut jouer un rôle clé en valorisant les données et les clients et en aidant les entreprises à prendre les bonnes décisions pour se démarquer.
Champs d'application
Le machine learning concerne tous les secteurs d'activité, notamment l'industrie, le commerce, la santé et les sciences de la vie, le tourisme et l'hôtellerie, les services financiers, l'énergie, les matières premières et les services publics. Domaines d'utilisation :
- Secteur industriel : maintenance prédictive et surveillance des équipements
- Commerce : upselling et marketing cross-canal
- Santé et sciences de la vie : diagnostic et réduction des risques
- Tourisme et hôtellerie : tarification dynamique
- Services financiers : analyse et régulation des risques
- Énergie : optimisation de la demande et de l'approvisionnement
