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 grappes de données apparentées. Les utilisateurs moins expérimentés peuvent tirer avantage des résultats d'analyse de données complexes fournis par les modèles de ML, dont l'interprétation est traditionnellement confiée à des spécialistes des données.

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 gestion des données pour l'apprentissage automatique

La plateforme de données Actian La plateforme de données Actian est parfaitement adaptée à la préparation de données propres et au stockage de données prêtes à l'analyse pour les applications d'apprentissage automatique.