Le Machine Learning (apprentissage machine en français) est le concept selon lequel un programme informatique peut apprendre et s’adapter à de nouvelles données sans intervention humaine. L’apprentissage machine est un domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui maintient les algorithmes intégrés d’un ordinateur à jour, indépendamment des changements de l’économie mondiale.
Comment fonctionne le machine learning ?
Divers secteurs de l’économie traitent d’énormes quantités de données disponibles sous différents formats et provenant de sources et bases de données disparates. Cette énorme quantité de données, connue sous le nom de « big data », devient facilement disponible et accessible grâce à l’utilisation progressive de la technologie. Les entreprises et les gouvernements se rendent compte de l’importance des connaissances que l’on peut tirer de l’exploitation des données volumineuses, mais ils n’ont pas les ressources et le temps nécessaires pour passer au peigne fin cette masse d’informations. C’est pourquoi des mesures d’intelligence artificielle sont utilisées par différentes industries pour recueillir, traiter, communiquer et partager des informations utiles à partir d’ensembles de données. Une méthode d’IA de plus en plus utilisée pour le traitement de données volumineuses est l’apprentissage machine.
Les diverses applications de données de l’apprentissage machine sont formées par un algorithme complexe ou un code source intégré à la machine ou à l’ordinateur. Ce code de programmation crée un modèle qui identifie les données et construit des prédictions autour des données qu’il identifie. Le modèle utilise les paramètres construits dans l’algorithme pour former des modèles pour son processus décisionnel. Lorsque des données nouvelles ou supplémentaires sont disponibles, l’algorithme ajuste automatiquement les paramètres pour vérifier s’il y a eu un changement de modèle, le cas échéant. Cependant, le modèle ne doit pas changer.
Utilisation du Machine learning
Le Machine learning est utilisé dans différents secteurs pour diverses raisons. Les systèmes de négociation peuvent être calibrés pour identifier de nouvelles opportunités d’investissement. Les plateformes de marketing et de commerce électronique peuvent être réglées pour fournir des recommandations précises et personnalisées à leurs utilisateurs en fonction de l’historique de recherche sur Internet ou des transactions précédentes. Les établissements de crédit peuvent intégrer l’apprentissage automatique pour prévoir les prêts douteux et construire un modèle de risque de crédit. Les centres d’information peuvent utiliser l’apprentissage automatique pour couvrir d’énormes quantités de nouvelles provenant des quatre coins du monde. Les banques peuvent créer des outils de détection de la fraude à partir des techniques d’apprentissage automatique. L’intégration de l’apprentissage automatique à l’ère du numérique est sans fin, car les entreprises et les gouvernements sont de plus en plus conscients des possibilités offertes par les données de grande taille.