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Vidéo: À quoi pouvons-nous utiliser l'apprentissage automatique ?
2024 Auteur: Lynn Donovan | [email protected]. Dernière modifié: 2023-12-15 23:46
Ici, nous partageons quelques exemples d'apprentissage automatique que nous utilisons tous les jours et nous n'avons peut-être aucune idée qu'ils sont pilotés par ML
- Assistants personnels virtuels.
- Prédictions pendant les déplacements.
- Vidéosurveillance.
- Services de médias sociaux.
- Filtrage des courriers indésirables et des logiciels malveillants.
- Assistance client en ligne.
- Affiner les résultats des moteurs de recherche.
De plus, à quoi pouvez-vous utiliser le machine learning ?
Vous pouvez effectuer les opérations suivantes avec l'apprentissage automatique:
- Image, texte, reconnaissance vidéo.
- Améliorer la cybersécurité (algorithmes Web pour détecter la fraude, les logiciels malveillants, le blanchiment d'argent, l'analyse du trafic Web, la cybercriminalité)
- Meilleur service client (SVI)
- De meilleurs établissements de santé (Dépistage et prévention du diabète)
De même, qu'est-ce que l'apprentissage automatique et pourquoi en avons-nous besoin ? Apprentissage automatique est nécessaire pour des tâches trop complexes pour être codées directement par les humains. Certaines tâches sont si complexes qu'il est peu pratique, voire impossible, pour les humains d'en comprendre toutes les nuances et de les coder de manière explicite.
Par la suite, on peut aussi se demander, quels sont les avantages du machine learning ?
Les 8 principaux avantages commerciaux de l'apprentissage automatique
- Simplifie le marketing des produits et aide à des prévisions de vente précises.
- Facilite des prévisions et des diagnostics médicaux précis.
- Simplifie la documentation fastidieuse dans la saisie des données.
- Améliore la précision des règles et modèles financiers.
- Détection facile des spams.
A quoi sert le ML ?
Apprentissage automatique ( ML ) est l'étude scientifique des algorithmes et des modèles statistiques que les systèmes informatiques utilisation pour effectuer une tâche spécifique sans utiliser d'instructions explicites, en s'appuyant plutôt sur des modèles et des inférences. Il est considéré comme un sous-ensemble de l'intelligence artificielle.
Conseillé:
Quel est le meilleur langage pour l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est un domaine en pleine croissance de l'informatique et plusieurs langages de programmation prennent en charge le cadre et les bibliothèques de ML. Parmi tous les langages de programmation, Python est le choix le plus populaire suivi de C++, Java, JavaScript et C#
Pourquoi devriez-vous apprendre l'apprentissage automatique ?
Cela signifie que vous pouvez analyser des tonnes de données, extraire de la valeur et en tirer des informations, puis utiliser ces informations pour former un modèle d'apprentissage automatique afin de prédire les résultats. Dans de nombreuses organisations, un ingénieur en apprentissage automatique s'associe souvent à un scientifique des données pour une meilleure synchronisation des produits de travail
Qu'est-ce que l'erreur de généralisation en apprentissage automatique ?
Dans les applications d'apprentissage supervisé en apprentissage automatique et en théorie de l'apprentissage statistique, l'erreur de généralisation (également connue sous le nom d'erreur hors échantillon) est une mesure de la précision avec laquelle un algorithme est capable de prédire les valeurs de résultat pour des données inédites
L'apprentissage automatique est-il non supervisé ?
L'apprentissage non supervisé est une technique d'apprentissage automatique, où vous n'avez pas besoin de superviser le modèle. L'apprentissage automatique non supervisé vous aide à trouver toutes sortes de modèles inconnus dans les données. Le clustering et l'association sont deux types d'apprentissage non supervisé
Pourquoi l'apprentissage basé sur les instances est appelé apprentissage paresseux ?
L'apprentissage basé sur les instances inclut le voisin le plus proche, la régression pondérée localement et les méthodes de raisonnement basées sur les cas. Les méthodes basées sur les instances sont parfois appelées méthodes d'apprentissage paresseux car elles retardent le traitement jusqu'à ce qu'une nouvelle instance doive être classée