Machine Learning
C’est quoi le machine learning ?
L’apprentissage machine ou machine learning est une forme d’intelligence artificielle où un algorithme va aider une machine (ordinateur, robot…) à adapter son fonctionnement ou ses comportements, en analysant les données empiriques provenant d’une base réelle de données ou de capteurs.
Cette analyse statistique de Big Data vise à mettre en évidence dans les flux de données un pattern inconnu mais répétitif, pour que la machine puisse à son tour le reproduire de manière identique. Lorsque cette structure de données n’est pas connue au départ, on parle d’apprentissage non supervisé.
Comment fonctionne le machine learning ?
L’apprentissage supervisé
Le premier type de machine learning est l’apprentissage supervisé. On montre à la machine ce qu’elle doit faire. Le data scientist va créer une tâche, puis fournir à la machine l’expérience pour qu’elle s’entraîne, sous forme de data qu’il aura choisies de manière spécifique. On associe aux données une étiquette, puis on laisse l’entraînement se poursuivre : plus il est long, meilleur sera ainsi la performance. C’est ainsi par exemple qu’un logiciel pourra distinguer un mail d’un spam, ou un logiciel d’un malware.Faire évaluer vos besoinsL’apprentissage non supervisé
Dans l’apprentissage non supervisé ou unsupervided leraning, on laisse la machine apprendre toute seule. Le programme va alors chercher à reconnaître des structures, en se basant sur les différences ou au contraire les ressemblances, pour faire émerger un pattern commun ou processus de répétition. Plus la machine récupère des volumes de données importants, plus elle a des chances de faire émerger rapidement une réponse statistique. C’est là où la qualité des data fournies par la data science est essentielle.Faire évaluer vos besoinsL’apprentissage de renforcement
Ces dernières années, une troisième approche plus complexe s’est développée, l’apprentissage de renforcement. La machine génère seule ses propres expériences. Un algorithme va chercher à augmenter le nombre de récompenses positives, pour accroître la performance de la tâche. C’est par exemple ce qu’on retrouve dans la voiture autonome.Faire évaluer vos besoinsQuels sont les bénéfices du Machine Learning ?
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Favoriser l’engagement de la marque
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