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L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui vise à créer des systèmes qui apprennent et évoluent en fonction des données qu’ils reçoivent. Les voitures auto-conduites, les assistants vocaux dans les smartphones sont des technologies construites sur la base de l’apprentissage automatique. Les voitures auto-conduites utilisent la technologie de la vision par ordinateur. Les assistants vocaux utilisent la technologie de reconnaissance de la parole et du son.
Quels sont les domaines dans lesquels l’apprentissage automatique est utilisé? En voici quelques-uns
Examinons quelques exemples d’utilisation de l’apprentissage automatique.
1. Fabrication
- Solutions robotiques;
- Systèmes de gestion de la production;
- Gestion des ressources;
- Détection des anomalies et des rebuts;
2. Commerce de détail
- Prévision du comportement des clients;
- Optimisation de la logistique;
3. Services juridiques
- Recherche d’affaires pertinentes;
- Analyse des contrats;
4. Transport
- Logistique;
- Navigation;
5. Pétrole et gaz
- Recherche de ressources naturelles;
- Formulation de recommandations pour réduire les pertes de production;
6. Agriculture
- Surveillance des sols, de la santé des plantes, du volume d’évaporation de l’eau, etc.;
- Formulation de recommandations pour les travaux;
- Utilisation de la robotique;
7. Médias
- Analyse et génération de contenu;
- Protection de la propriété intellectuelle;
8. Services financiers
- Optimisation des portefeuilles d’investissement;
- Détection des fraudes;
- Prévision des risques.
Les assistants personnels virtuels
Tous les propriétaires de smartphones les ont rencontrés dans leur vie quotidienne. Ils nous aident dans de nombreux cas. Par exemple, on peut leur demander de composer un certain numéro de téléphone, de jouer de la musique, etc. Comment cela fonctionne-t-il ? L’assistant vocal enregistre votre commande et l’envoie au serveur, qui se trouve généralement dans un espace de stockage en nuage. La demande est ensuite traitée à l’aide de l’apprentissage automatique et de réseaux neuronaux, après quoi vous obtenez le résultat. Si vous avez remarqué que ces services ne fonctionnent pas bien sans internet, c’est parce que la connexion avec le serveur est perdue.
Prévisions de trafic
Si vous tracez un itinéraire sur Google maps, vous pouvez voir où le trafic est dense. Comment Google apprend-il à connaître la situation sur les routes ? Il le fait grâce à l’apprentissage automatique. Pour déterminer les embouteillages, il prend en compte le temps moyen passé certains jours et à certaines heures sur un itinéraire donné, ainsi que des données sur la localisation des véhicules obtenues à l’aide de capteurs GPS.
Personnalisation des médias sociaux
Vous avez cherché un nouveau smartphone sur l’internet. À l’avenir, lorsque vous irez sur Facebook, vous verrez des publicités pour des smartphones. Vous en verrez également sur YouTube et Instagram. Grâce à l’apprentissage automatique, Google a compris que vous étiez intéressé par l’achat de ce gadget. Par conséquent, cette publicité ne cible que vous.
Technologies médicales d’assistance
La technologie médicale a été mise à jour grâce à l’utilisation de l’apprentissage automatique. Nous pouvons analyser des tomodensitogrammes en deux dimensions et créer des modèles tridimensionnels qui suggèrent et prédisent l’emplacement exact des lésions cérébrales. L’apprentissage automatique pourrait potentiellement modifier des domaines de la médecine tels que la détection des maladies, les traitements personnalisés, la recherche clinique, etc.
L’apprentissage automatique dans les entreprises
L’intelligence artificielle est de plus en plus considérée comme un outil permettant d’optimiser les processus d’entreprise et de réduire les coûts. Ces logiciels peuvent prendre des décisions de manière autonome et agir même dans des situations qui n’avaient pas été prévues par les développeurs. Par exemple, pour détecter un nouveau type de fraude.
Les algorithmes peuvent être utilisés pour déterminer et prévoir les prix des biens et des services, prédire le comportement des clients, calculer les prévisions de volume des ventes, etc.
Négociation sur le marché boursier
L’apprentissage automatique est largement utilisé dans les transactions boursières. Les indices boursiers tels que le NIKKEI utilisent la mémoire des réseaux neuronaux à long terme pour classer, traiter et prédire les données.
L’apprentissage automatique de Filio Force Inc.
La principale différence entre l’apprentissage automatique et les algorithmes standardisés est sa capacité d’adaptation, car il évolue et apprend en permanence. Plus un algorithme consomme de données, plus ses analyses et ses prédictions seront précises. L’apprentissage automatique permet à l’ordinateur de se familiariser avec des situations similaires, de construire des chaînes logiques et de trouver de nouvelles solutions. L’application de l’apprentissage automatique dans l’entreprise vous permet d’optimiser les coûts, de rechercher les vulnérabilités et d’améliorer les flux de travail. Si vous souhaitez mettre en œuvre des technologies d’apprentissage automatique dans votre entreprise ou tout autre type d’activité, n’hésitez pas à nous contacter aux coordonnées indiquées sur le site web de Filio Force société informatique.