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À quoi pouvons-nous utiliser l'apprentissage automatique ?
À quoi pouvons-nous utiliser l'apprentissage automatique ?
Anonim

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.

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