Qu'est-ce que le machine learning ?
Grâce au machine learning (apprentissage automatique), les entreprises entraînent les données à apprendre au système comment résoudre le problème à l'aide d'algorithmes de machine learning et comment s'améliorer avec le temps.
Les entreprises d'aujourd'hui sont bombardées de données. Pour prendre de meilleures décisions commerciales, elles doivent les interpréter. Cependant, en raison du volume impressionnant associé à la complexité, les données peuvent être difficiles à analyser à l'aide d'outils traditionnels. La création, le test, l'itération et le déploiement de modèles d'analyse permettant d'identifier des modèles et des insights sur les données prennent tout le temps des employés. Ensuite, une fois déployés, ces modèles doivent également être surveillés et ajustés continuellement en fonction de la situation du marché ou des données modifiées. C'est ainsi que fonctionne le machine learning, puisque c'est la solution.
Pour découvrir le machine learning, consultez la page AI Platform de Google Cloud.
Définition du machine learning
Le machine learning est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui permet à un système d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome à l'aide des réseaux de neurones et du deep learning, sans être explicitement programmé, en étant alimenté par de grandes quantités de données.
Étant donné que le machine learning permet aux systèmes informatiques de s'ajuster et de s'améliorer en permanence à mesure qu'ils accumulent de nouvelles "expériences", plus le nombre de données présentes est élevé, plus les résultats sont précis.
En effet, les applications de machine learning automatisent la création de modèles statistiques. Le machine learning Python est un excellent exemple, dans la mesure où il tire parti des données, identifie des modèles et prend des décisions avec une intervention humaine minimale.
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Cas d'utilisation du machine learning
Automatisation des processus par la robotique (RPA)
L'application RPA associée au machine learning crée une automatisation intelligente et capable d'automatiser des tâches complexes, telles que le traitement d'applications de prêts hypothécaires.
Optimisation des ventes
Les données client peuvent entraîner des algorithmes de machine learning pour l'analyse des sentiments des clients, l'analyse des prévisions de ventes et les prédictions de perte de clients.
Service client
Les exemples de machine learning incluent les chatbots et les assistants virtuels automatisés permettant d'automatiser les tâches courantes du service client et d'accélérer la résolution des problèmes.
Sécurité
Le machine learning permet aux entreprises d'améliorer leurs capacités d'analyse des menaces et de mieux répondre aux cyberattaques, aux pirates informatiques et aux logiciels malveillants.
Marketing numérique
Le machine learning permet aux responsables marketing d'identifier de nouveaux clients et de proposer les bons supports marketing aux bonnes personnes, au bon moment.
Prévention des fraudes
Le machine learning permet aux entreprises de cartes de crédit et aux banques d'examiner de grandes quantités de données transactionnelles pour identifier les activités suspectes en temps réel.
Produits et services associés
Google propose un certain nombre de produits, solutions et applications de machine learning innovants sur une plate-forme cloud fiable. Cela permet aux entreprises de créer et de mettre en œuvre facilement des algorithmes et des modèles de machine learning.
En utilisant des produits comme AI Hub, AI Platform et les composants IA, les organisations peuvent interpréter toutes les données produites, collectées ou autrement informées, quel que soit leur format, afin de prendre des actions commerciales.
