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RAPPORT FORRESTER
Les sept mythes à briser sur le machine learning

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Les modèles de machine learning non supervisés n'ont pas besoin d'une supervision humaine, n'est-ce pas ? Eh bien, c'est faux. En général, ces modèles ont encore plus besoin de la perspicacité humaine, car les variables à prévoir ou à analyser ne se trouvent pas dans les données.

Cette idée reçue, comme d'autres clichés sur le machine learning, sévit dans les entreprises et peut nuire à leur réussite. Découvrez quels sont les sept principaux mythes sur le machine learning et comment les éviter afin de tirer le meilleur parti de vos initiatives ML.

Dans ce nouveau rapport Forrester, vous trouverez des réponses aux idées reçues les plus courantes, telles que :

  • Le machine learning sert-il à prédire l'avenir ? 
  • La précision du modèle est-elle le meilleur indicateur de réussite ? 
  • Les algorithmes de machine learning peuvent-ils répondre à n'importe quelle question s'ils ont assez de données ? 
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