Le machine learning se traduit par « apprentissage automatique ». Une technologie d’intelligence artificielle (IA) qui permet aux ordinateurs d’apprendre par eux-mêmes. Au cœur de cette technologie, des algorithmes.

L’ordinateur apprend

Le « machine learning » reproduit un comportement grâce à des algorithmes. Ces algorithmes sont à leur tour alimentés par de nombreuses sources d’informations. L’ordinateur s’entraîne en continu et s’améliore, on peut dire qu’i il « apprend ». Ainsi, il utilise des données et en extrait du savoir.

Le « machine learning » comprend plusieurs types d’apprentissages tels que, l’apprentissage :

  • Supervisé : le système apprend une fonction à partir d’exemples.
  • Non supervisé : le système ne s’appuie pas sur des éléments prédéfinis.
  • Par renforcement : il consiste à laisser l’algorithme apprendre de ses propres erreurs.

Machine learning et big data

Sans le Big Data, qui pour rappel est un concept permettant de stocker un nombre infinie de données, l’intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning ne seraient rien.

En effet, les données sont indispensable à l’intelligence artificielle afin de comprendre et d’apprendre. C’est donc le Big Data qui permet l’automatisation des traitements de données en permettant l’accélération de la courbe d’apprentissage des ordinateurs s’appuyant sur le Machine Learning.

Désormais, l’intelligence artificielle est totalement capable d’apprendre sans l’aide d’un humain.

Analyses prédictives

Ces analyses prédictives sont le but ultime du Machine Learning. Elles permettent d’extraire des insights à partir d’un ensembles de données, afin d’offrir aux entreprises la possibilité de prendre de meilleures décisions stratégiques. L’intelligence artificielle (IA) et le Machine Learning constituent sans aucun doute le niveau supérieur de l’analyse de données.

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