Les progrès de l'apprentissage automatique sont alimentés par la quantité pratiquement infinie de stockage de données accessible et peu coûteux, et le développement de calculs moins coûteux et plus efficaces. En conséquence, de nombreux secteurs construisent désormais des modèles plus puissants pour analyser des données complexes tout en fournissant des réponses rapides et plus précises à grande échelle.
L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle dans laquelle les ordinateurs utilisent des algorithmes pour comprendre les données et trouver des modèles, une compétence que les entreprises peuvent utiliser de différentes manières.
Voici cinq applications métier de apprentissage automatique qui offrent des avantages significatifs :
#1. Chatbots avancés
La première version des chatbots a surmonté le fossé d'interaction entre les gens et la technologie en permettant aux gens de communiquer avec des ordinateurs avec des règles scriptées qui instruisaient les chatbots sur les actions à exécuter en fonction des mots-clés.
Cependant, l'apprentissage automatique et le NLP ou le traitement du langage naturel, une autre branche de la technologie de l'IA, permettent aux chatbots d'être plus engageants et efficaces. Ces chatbots les plus récents sont plus réactifs aux besoins des utilisateurs et parlent davantage comme des personnes réelles, ce qui les rend plus productifs.
#2. Aide à la décision
L'aide à la décision est un autre domaine dans lequel l'apprentissage automatique peut aider les organisations à transformer une multitude de données en informations significatives générant de la valeur. Les algorithmes basés sur des données historiques ou sur toute source de données pertinente peuvent évaluer les informations et passer par divers résultats possibles à un volume et à un rythme que les humains ne peuvent pas égaler, leur permettant de donner des suggestions sur la bonne ligne de conduite.
Par exemple, les technologies d'aide à la décision clinique qui utilisent l'apprentissage automatique pour éduquer les médecins sur les choix de diagnostic et de traitement dans le secteur de la santé améliorent les performances des soignants et le bien-être des patients.
#3. Moteurs de recommandation pour les clients
Les moteurs de recommandation client, qui utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer l'expérience client et créer des expériences sur mesure, sont alimentés par l'apprentissage automatique. Ici, les algorithmes analysent des points de données sur un client unique, comme les achats passés et d'autres sources de données, telles que le stock existant d'une entreprise, les modèles démographiques et les historiques d'achat d'autres clients, pour déterminer les solutions à recommander à chaque consommateur particulier.
Par exemple, YouTube utilise des technologies de moteur de recommandation pour aider les téléspectateurs à localiser rapidement les vidéos qui correspondent à leurs préférences.
#4. Stratégies de tarification qui changent avec le temps
Les entreprises peuvent utiliser des données historiques sur les prix et des ensembles de données sur diverses autres variables pour mieux comprendre comment de multiples facteurs affectent les dépenses des consommateurs, tels que la période de la journée, le climat et les saisons. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent prendre ces données et les intégrer à d'autres données de marché et de clients pour aider les entreprises à tarifer dynamiquement leurs articles en fonction de variables vastes et variées. Cette méthode permet aux entreprises d'optimiser leurs revenus.
L'exemple le plus évident de cette tarification variable est La hausse des prix d'Uber, ce qui se produit lorsque de nombreux clients recherchent des trajets en même temps.
#5. Détection de fraude
La capacité de l'apprentissage automatique à reconnaître les tendances et à découvrir les irrégularités qui s'écartent de ces modèles en fait un outil précieux pour identifier les pratiques illicites. En conséquence, les organisations financières appliquent efficacement l'apprentissage automatique dans ce domaine depuis des années.
On peut en apprendre beaucoup plus à travers divers cours de courte durée en ligne disponibles sur la mise en œuvre de l'IA.
Par conséquent, il est évident que, comme la fabrication, la vente au détail, les soins de santé, les sciences de la vie, les voyages et les services financiers, de nombreuses autres industries ont également bénéficié des progrès de l'apprentissage automatique, ce qui le rend inévitable pour le progrès de chaque activité commerciale.
Que sont les algorithmes d'apprentissage automatique pour les applications métier ?
Dans ce chapitre, nous passerons en revue les algorithmes fondamentaux de Machine Learning qui répondront aux besoins de votre entreprise.
#1. Régression
La régression est une approche d'apprentissage automatique de base pour déterminer la relation entre au moins deux variables. Ces facteurs peuvent être à la fois dépendants (de la cible) et indépendants (prédicteur). Comprendre comment les variables interagissent aide à la prévision, ainsi qu'à la détection des séries chronologiques, des corrélations de cause à effet et sert de prédicteur de la force.
Les techniques de régression sont souvent utilisées pour expliquer ou prévoir une valeur numérique donnée à l'aide de données passées. Et la diversité du modèle de régression est déterminée par le type et la quantité de données d'entrée (variables). Il existe plus de dix modèles similaires au total. Les plus courantes sont la régression linéaire simple et la régression linéaire multivariée.
#2. Regroupement
Le clustering est une méthode ML pour identifier et regrouper des points de données dans des structures. Ces structures reflètent de vastes ensembles de données qui peuvent être compris et manipulés facilement, et de nouvelles informations peuvent être obtenues à partir des données groupées après la modélisation de clustering. Le clustering ne nécessite pas de données étiquetées. Après tout, il recherche des modèles en reconnaissant des traits communs ou comparables, puis en utilisant ces modèles pour former des groupes distincts.
#3. L'apprentissage en profondeur
L'apprentissage en profondeur (DL) est une branche de l'intelligence artificielle qui imite certaines des tactiques utilisées par les humains lors de l'apprentissage. Les algorithmes DL remplacent un réseau de neurones avec au moins trois couches qui divisent les problèmes en niveaux de données, puis les résolvent. Ces algorithmes sont similaires au fonctionnement de notre cerveau lorsque nous commençons à percevoir l'environnement, à apprendre des mots et à reconnaître de nouveaux objets.
L'apprentissage en profondeur, en tant que branche du ML, remplace les algorithmes basés sur des réseaux de neurones multicouches, mais diffère des techniques typiques d'IA/ML. La distinction fondamentale est que les modèles d'apprentissage en profondeur ne nécessitent pas de données avec un ensemble de caractéristiques pertinentes - le simple fait de fournir des données brutes permet à l'algorithme de définir lui-même les caractéristiques pertinentes. Les modèles DL deviennent plus puissants à mesure que la quantité de données utilisées pour la formation augmente. Ainsi, la croissance de l'apprentissage en profondeur ressemble à ceci : les couches d'un réseau de neurones sont constituées de neurones qui transfèrent des informations aux neurones de la couche suivante, et le modèle émet un jugement lorsque l'entrée atteint la couche de sortie.
#4. Classification
La classification est une technique d'apprentissage automatique qui catégorise les données non structurées ou structurées. Son application est toujours utile pour le filtrage du spam, la classification des documents, le marquage automatique et l'identification des défauts. Les classes dans ce contexte peuvent être considérées comme des étiquettes ou des cibles. Le modèle apprend à classer les nouvelles informations en étudiant les entrées et en mappant les étiquettes ou les cibles aux données.
Il existe 3 types de classement utilisés :
- Classement binaire
- Classement multilabel
- Classement multilabel
Comment sélectionner l'algorithme ML approprié pour votre entreprise ?
Vous avez découvert les nombreux types d'algorithmes ML, vous pouvez maintenant suivre ce processus étape par étape pour sélectionner un algorithme approprié pour votre application métier :
- Identifier le défi/problème commercial
- Examinez les données disponibles
- Considérez la meilleure métrique d'évaluation et la vitesse.
- Choisissez un nombre approprié de fonctionnalités et de paramètres.
- Utilisez un modèle de base ou une solution plus avancée
Récapitulation
Avec autant d'excellents algorithmes d'apprentissage automatique parmi lesquels choisir, il est facile de se laisser submerger. Par conséquent, essayez d'adopter une approche axée sur les données ou la résolution de problèmes. Rappelez-vous que de meilleures données sont plus importantes qu'un algorithme, qui peut être facilement amélioré en augmentant le temps de formation.
