Modèles d'apprentissage automatique
Les modèles d'apprentissage automatique utilisent de grandes quantités de données pour faire des prédictions, trouver des corrélations ou classer des données. Il existe trois méthodes d'apprentissage automatique : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage par renforcement.
Pourquoi les modèles d'apprentissage automatique sont-ils importants ?
Les modèles d'apprentissage automatique permettent aux entreprises d'extraire davantage de valeur des données dont elles disposent. L'apprentissage automatique est un moyen rentable d'analyser les données et de trouver des corrélations subtiles dans les données qui pourraient échapper aux humains. Grâce à l'apprentissage automatique, la recherche de corrélations dans un jeu de données ne nécessite aucune supervision et ne requiert pas de données tracées pour visualiser les groupes de données connexes. Les utilisateurs moins expérimentés peuvent tirer avantage des résultats d'analyse de données complexes fournis par les modèles de ML, dont l'interprétation nécessite traditionnellement l'intervention de data scientists .
modèle de machine learning Types
Voici quelques exemples de modèles d'apprentissage automatique.
Modèles de régression linéaire
La régression linéaire est un modèle prédictif qui utilise des données historiques pour prédire des points de données futurs. Le fait d'être armé de résultats probables calculés augmente la confiance dans les décisions basées sur les données.
Modèles d'arbres de décision
Les modèles d'arbres de décision peuvent être utilisés pour des tâches de classification et pour détecter des anomalies dans un jeu de données. Des branches sont créées jusqu'à ce qu'un résultat soit atteint.
Modèle de régression logistique
Le modèle de régression logistique est conçu pour aboutir à une réponse par oui ou par non. Il est utile pour prédire l'attrition de la clientèle, par exemple.
Modèle du plus proche voisin (K-Nearest Neighbor)
Le modèle du plus proche voisin est un modèle de machine learning supervisé modèle de machine learning utilisé pour classer des tâches, diagnostiquer des patients et faire des recommandations de produits.
apprentissage Machine Learning Models
L'apprentissage non supervisé consiste à utiliser un algorithme qui comprend comment les données peuvent être corrélées et à fournir un jeu de données pour rechercher ces corrélations.
L'apprentissage supervisé fournit au modèle des indications sur les bonnes et les mauvaises corrélations, ce qui permet d'obtenir des résultats plus précis et impartiaux.
Le Machine Learning (ML) utilise l'apprentissage par renforcement à partir du feedback humain pour améliorer la précision. Les humains capturent et annotent les output du modèle pour guider le modèle en évaluant les résultats, par exemple.
Exemples d'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique peut automatiser les tâches d'analyse des données dans tous les secteurs d'activité. Voici quelques exemples de cas d'utilisation.
Analyse des flux de données des capteurs IoT
Les sorties des dispositifs IoT tels que les caméras, les balances, les capteurs de pression et de chaleur peuvent être introduites dans un modèle ML pour évaluer si une machine fonctionne de manière nominale ou si elle est susceptible de nécessiter une maintenance ou une intervention prochainement. Ces flux de données permettent de programmer une maintenance proactive.
analyses des données en temps réel
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent être chargés avec des données provenant des réseaux sociaux ou des campagnes de marketing, qui peuvent être utilisées pour prédire les opportunités de vente ou les conditions commerciales défavorables. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent également utiliser des données en temps réel pour indiquer des événements défavorables, comme la prévision d'événements météorologiques extrêmes.
Jeux en ligne
Les systèmes dorsaux de paris sportifs et de poker en ligne peuvent utiliser des flux de données en temps réel sur le comportement des joueurs et les statistiques de jeu pour fixer avec précision le prix des paris et protéger les marges.
Commerce de détail
Les modèles d'apprentissage automatique peuvent utiliser l'activité web associée aux habitudes d'achat passées pour personnaliser les publicités numériques et les promotions en temps réel afin d'accroître l'engagement des clients.
Santé
Les médecins peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour évaluer la probabilité de résultats spécifiques dictés par des milliers de cas similaires dans ses données d'apprentissage .
Négociation d'actions
Les négociateurs en bourse sont très axés sur les données, à la recherche de signaux d'achat ou de vente fiables. Lorsque les bénéfices et les revenus d'une entreprise sont positifs, ils investissent et désinvestissent lorsque l'entreprise est en baisse. L'apprentissage automatique peut augmenter les scores de risque lorsque le ratio PE d'une action dépasse celui de ses pairs dans le secteur.
Gestion des risques et de la fraude
Les institutions financières telles que les banques et les émetteurs de cartes de crédit doivent surveiller en permanence les activités frauduleuses. Les modèles d'apprentissage automatique surveillent les transactions au fur et à mesure qu'elles se produisent pour détecter les fraudes potentielles en recherchant les anomalies. Toute transaction suspecte fait l'objet d'une vérification supplémentaire avant d'être autorisée ou refusée.
Les compagnies d'assurance recherchent également les fraudeurs qui utilisent des tactiques subtiles que seuls les systèmes automatisés peuvent détecter comme étant anormales en en temps réel. Les clients potentiels à haut risque se voient proposer des primes plus élevées, tandis que les clients à faible risque se voient proposer des primes moins élevées ajustées au risque.
Actian et la plate-forme d'intelligence des données
Actian Data Intelligence Platform est conçue pour aider les entreprises à unifier, gérer et comprendre leurs données dans des environnements hybrides. Elle rassemble la gestion des métadonnées , la gouvernance, le lignage, le contrôle de la qualité et l'automatisation en une seule plateforme. Les équipes peuvent ainsi savoir d'où viennent les données, comment elles sont utilisées et si elles répondent aux exigences internes et externes.
Grâce à son interface centralisée, Actian offre une insight en temps réel des structures et des flux de données, ce qui facilite l'application des politiques, la résolution des problèmes et la collaboration entre les services. La plateforme aide également à relier les données au contexte commercial, ce qui permet aux équipes d'utiliser les données de manière plus efficace et plus responsable. La plateforme d'Actian est conçue pour s'adapter à l'évolution des écosystèmes de données, favorisant une utilisation cohérente, intelligente et sécurisée des données dans l'ensemble de l'entreprise. Demandez votre démo personnalisée.
FAQ
Les modèles d'apprentissage automatique sont des algorithmes qui apprennent des modèles à partir de données pour faire des prédictions, des classifications ou des décisions sans être explicitement programmés. Ils sont au cœur des systèmes d'IA utilisés dans l'analyse, l'automatisation et la modélisation prédictive.
Les modèles d'apprentissage automatique sont importants car ils aident les entreprises et les organisations à automatiser la prise de décision, à découvrir des informations à partir de grands jeux de données, à améliorer l'efficacité et à prédire les tendances futures avec une grande précision.
Les principaux types de modèles d'apprentissage automatique comprennent l'apprentissage supervisé (formé sur des données étiquetées), l'apprentissage non supervisé (identifie des modèles dans des données non étiquetées) et l'apprentissage apprentissage par renforcement (apprend par essais et erreurs pour maximiser les résultats).
Les modèles d'apprentissage automatique analysent les données historiques afin d'identifier des modèles et des relations. Le modèle est ensuite entraîné à faire des prédictions ou à prendre des décisions sur de nouvelles données inédites, et ses performances sont évaluées et affinées pour plus de précision.
Les modèles d'apprentissage automatique permettent une analyse prédictive, des recommandations personnalisées, la détection des fraudes, l'automatisation des processus et une meilleure prise de décision. Ils aident les organisations à traiter des données complexes et à découvrir des informations difficiles à détecter manuellement.
Une mise en œuvre réussie nécessite la collecte de données de haute qualité, le choix des bons algorithmes, l'apprentissage et le test rigoureux des modèles, le suivi des performances des modèles et l'intégration des modèles dans les processus d'entreprise pour obtenir des informations exploitables.
