Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le machine learning est le processus itératif qu’un ordinateur utilise pour
identifier des tendances (patterns) dans un ensemble de données en fonction de
contraintes spécifiques. Cela consiste à « apprendre » à un ordinateur à
explorer les environnements et à acquérir de nouvelles compétences sans le
programmer explicitement dans ce but.
Le machine learning est l’un des fondements de l’intelligence artificielle, la
science qui permet à un système ou à une machine de penser et d’agir comme
l’intelligence humaine. Le machine learning rend possible l’intelligence
artificielle.
Quant au Deep Learning, c’est un terme souvent associé au machine learning. Le
Deep Learning est une évolution du machine learning. Il utilise un réseau
neuronal artificiel pour exploiter des algorithmes de machine learning sans
intervention humaine.
Pourquoi le Machine Learning est-il important ?
Le machine learning est important dans le milieu professionnel : il peut
analyser des données plus volumineuses et plus complexes tout en fournissant
des résultats plus rapides et plus précis, à plus grande échelle. Ainsi, les
entreprises peuvent identifier rapidement les opportunités rentables et les
risques potentiels
Le cycle de vie du Machine Learning
Voici les étapes à suivre pour créer un modèle de machine learning :
- Sélectionnez et préparez les données
- Sélectionnez un algorithme de machine learning
- Entraînez l’algorithme sur les données pour créer un modèle personnalisé
- Validez les performances du modèle final sur des données de test (également
appelées données « holdout ») - Utilisez le modèle sur de nouvelles données (autrement dit le « scoring »)
Les modèles de machine learning doivent également être surveillés et optimisés
au fil du temps pour continuer à générer des résultats significatifs et précis
pour l’entreprise.
Méthodes de Machine Learning
Il existe trois grandes catégories de machine learning : supervisé, non
supervisé et par renforcement.
avec des labels) et apprennent à parvenir à une conclusion spécifique d’après des données historiques.
sorties ou variables cibles attendues. Les algorithmes d’apprentissage non supervisé ingèrent des ensembles de données sans annotations (labels), recherchent des similitudes ou des tendances dans les données et utilisent ces informations pour trier, regrouper et classifier les données, sans qu’on leur indique ce qu’ils doivent rechercher.
d’entraînement fixe. Il s’agit plutôt d’un objectif ou d’un ensemble d’objectifs qu’un agent doit atteindre, des actions qu’il peut effectuer et du feedback sur les performances par rapport à l’objectif. L’algorithme utilise la méthode essai-erreur pour déterminer quelles actions fournissent les meilleurs résultats.
Cas d’usage
De nombreuses entreprises peuvent utiliser le machine learning, et il existe
de nombreux cas d’usage possibles dans les différents secteurs d’activité. Voici quelques exemples:
Ressources humaines
- Tendances et prévisions concernant les effectifs
- Optimisation du recrutement
- Prévision des capacités
Biens de consommation emballés
- Biens de consommation emballés
- Optimisation des stocks
- Prévision de la demande
Chaîne d’approvisionnement
- Optimisation des fournisseurs
- Planification et réapprovisionnement des stocks
- Analyse et surveillance des risques
Santé
- Gestion clinique et de la santé publique
- Analyse d’imagerie médicale
- Identification des risques encourus par le patient
Finance
- Planification de la budgétisation, prévisions et analyse des flux de trésorerie
- Prévision des recettes
- Lutte contre la fraude, le gaspillage et les abus
IT/Centre d’excellence
- Analyse des causes profondes
- Tri des tickets
- Détection des anomalies
Commerce de détail
- Personnalisation
- Recommandations
- Planification de l’approvisionnement en marchandises
Machine Learning et Automatisation des processus analytiques
Pour qu’un modèle de machine learning soit efficace, les données utilisées
pour entraîner le modèle doivent être minutieusement et judicieusement
préparées et analysées. Si ce processus fondamental peut être automatisé de
quelque manière que ce soit, l’entreprise peut passer plus vite des données
aux insights, ce qui permet d’économiser du temps et de l’argent.
L’automatisation de l’ensemble des processus analytiques est la clé du succès
et assure l’agilité. Le machine learning peut aider les entreprises à produire
plus vite des résultats qui changent la donne et c’est encore plus rapide avec
l’automatisation des processus analytiques.
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