En savoir plus sur le Machine Learning

Machine learning

A la fin des années 1950, on a créé des premiers algorithmes visant la découverte de patterns et la prédiction à partir de données statistiques. Ainsi est née une technologie d’intelligence artificielle permettant aux ordinateurs de se développer et apprendre automatiquement sans une programmation spécifique : le Machine Learning. Il convient alors de comprendre un peu plus ce que c’est.

Définition

Le Machine Learning est un sous-domaine de l’intelligence artificielle, destiné à aider dans la prise de décisions stratégiques par la modélisation de phénomènes. La modélisation de phénomènes est faite à partir de données se basant sur des statistiques, le forage des données, la reconnaissance de patterns et sur les analyses prédictives. En d’autres mots, le concept analyse automatiquement de gros ensembles de données et tire des phénomènes ou des variables, pour aider les utilisateurs à concevoir des décisions.

Pour l’analyse de la grosse quantité de données circulant aujourd’hui, les méthodes traditionnelles ne sont plus efficaces. Il faut donc recourir à un outil qui gagne beaucoup plus en termes de précision et de vitesse. Le Machine Learning peut s’appliquer à plusieurs domaines dont les données sont numériques : informations associées à une transaction comme le montant et la localisation, des données historiques et sociales etc.

Apprentissage humaine

L’idée d’un apprentissage par des machines n’a pas pu se concevoir, certes, sans l’étude de l’apprentissage humain. Semblable à l’apprentissage humain donc, le Machine Learning se base aussi sur trois étapes de l’apprentissage : l’entrée des données, l’intégration, et la sortie. Le but de l’apprentissage des ordinateurs est ainsi de régler de nouveaux problèmes à partir de la compréhension et de la déduction d’anciennes expériences traduites en régularités.

Les analyses prédictives

Comme déjà mentionné, le Machine Learning essaye de prédire les probabilités de tendances des résultats financiers des entreprises, en se basant sur les données passées. Pour anticiper les évènements ces analyses rassemblent plusieurs technologies et plusieurs disciplines : les analyses statistiques, le data mining, le modelling prédictif. Le développement de l’informatique, la hausse de données numériques permettent donc aux entreprises et aux institutions de se fier aux machines pour de meilleures décisions.

Le fonctionnement

La spécificité du Machine Learning est l’exploitation des opportunités cachées du Big Data. Elle permet d’extraire de la valeur par la voie de sources de données massives et variées dans un lapse de temps. Plus il y a du volume dans les informations insérées au système Machine Learning, plus les patterns et les insights résultant sont de qualité supérieure. L’intelligence humaine peut alors se servir de ces tendances pour prendre de meilleures décisions stratégiques.

Machine Learning et Big Data

On peut dire que le Big Data est l’essence du Machine Learning. Car, sans le large et divers type de volume de données conféré par le Big Data, la technologie Machine Learning ne sert à rien. Ce sont les données qui sont l’instrument du système, et accélère sa courbe d’apprentissage. Plus le Machine reçoit de données, plus ses capacités d’analyses s’aiguisent. Aujourd’hui il est plus exploité que jamais, et intervient même dans la compréhension et l’anticipation des comportements humaines et sociaux.

Author: Fred

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