Apprentissage automatique - ou apprentissage automatique- est la branche de l'intelligence artificielle qui fonctionne avec des algorithmes améliorés par l'expérience, En d'autres termes, apprendre de manière itérative à partir des données.
Les systèmes d'apprentissage automatique sont utilisés pour créer des modèles prédictifs basés sur des entrées continues qui sont utilisées pour anticiper, prévoir et prendre des décisions.
Les modèles d'apprentissage automatique apprennent à partir des données et peuvent être ajustés pour produire de meilleurs résultats. Plus ils ont de données, plus ils apprendront vite et plus leurs résultats seront précis. C'est l'amélioration continue, appliqué à la connaissance.
Apprentissage automatique et gestion des données: une grande possibilité
La gestion des données organisationnelles est un défi croissant pour les entreprises. Malgré cela, la réponse à ce défi ne réside pas en se concentrant sur les processus et les systèmes d'affaires, il s'agit d'innovation.
Le recours au machine learning en entraînant un algorithme et en réalisant un modèle prédictif est le moyen de transformer la difficulté en possibilité et de transformer les inconvénients en avantages tels que les suivants:
- Un volume de données croissant: Si la gestion des données complexes, hétérogène et rapide dans un environnement Big Data dépasse les capacités humaines, ce n'est pas le cas avec l'apprentissage automatique. Tirez parti de tous ces zétaoctets d'informations et des centaines de millions de capteurs IoT qui sont connectés aujourd'hui pour apprendre et aider à créer un système plus intelligent.
- Une série d'utilisateurs professionnels qui continue de croître: Même si cela représente un défi de sécurité pour les entreprises qui doivent scrupuleusement prendre en charge la gestion des terminaux, est extrêmement efficace pour empêcher l'algorithme d'apprendre en continu.
- De nouvelles habitudes: migrations, transformations, l'intégration de données ou les processus analytiques avancés ne sont des circonstances exceptionnelles dans aucune organisation; très bien, ce sont des schémas qui se répètent de plus en plus, à mesure que les utilisateurs professionnels optent pour l'expérimentation et que les institutions leur donnent les moyens de le faire, leur fournir les bons outils. L'apprentissage automatique tire parti de tous ces billets continuer à apprendre et donner de nouvelles perspectives au système, une vision plus complète et une connaissance plus approfondie de chaque donnée.
L'utilisation de l'apprentissage automatique pour la gestion des données est une possibilité extraordinaire d'évoluer vers un modèle de leadership basé sur l'information, qui conduit l'organisation vers le succès dans chacune de ses initiatives perturbatrices. En même temps, vous permettra de trouver des réponses à toutes ces questions auxquelles vous n'auriez jamais pu répondre, en raison de contraintes budgétaires ou simplement parce que ce n'était pas humainement faisable.
Téléchargez le guide ici “Comment mettre en place une culture Data Driven dans mon entreprise” et découvrez tout ce que vous voulez savoir.
Apprentissage automatique: 4 avantages pour votre entreprise
Les données sont-elles votre priorité? Votre organisation est-elle prête à libérer le potentiel de chaque bit d'information? Il est essentiel de faire attention au fait que les résultats de toute initiative numérique ne peuvent être qu'aussi bons que la qualité des données à partir desquelles elle est exécutée..
Dans le même temps, mettre en œuvre un logiciel de qualité pour garantir des normes adéquates, La décision d'opter pour l'apprentissage automatique pour la gestion des données présente de nombreux avantages pour les utilisateurs professionnels. Par exemple:
- Augmentation de la vitesse de livraison des données pour les initiatives commerciales critiques.
- Augmentation de la productivité et de l'efficacité des processus.
- Meilleure adéquation des recommandations, lorsque le modèle prédictif est combiné à une visibilité des métadonnées à l'échelle de l'entreprise.
- Latences réduites en automatisant de nombreuses tâches de gestion des données.
L'intelligence artificielle en général – Oui, pour ce cas, l'apprentissage automatique en particulier – ouvre un monde de possibilités auparavant impensables pour l'intelligence humaine: on le voit dans les diagnostics médicaux, en analyse d'accréditation faciale massive, et même maintenant avec la surveillance de la contagion du COVID-19.
Les entreprises développent déjà ce type de projet pour tirer parti de chaque bit de leurs données et ainsi résoudre des problèmes stratégiques, identifier des modèles à grande échelle et prévoir des scénarios, parmi de nombreuses autres utilisations qui, avant comme une question de temps, coût et espace, ils n'ont pas pu terminer.
