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Plus de précision

Le Machine Learning est très efficace dans les situations où les insights doivent être découvertes à partir de larges ensembles de données diverses et changeantes, c’est à dire : le Big Data.

Pour l’analyse de telles données, il se révèle nettement plus efficace que les méthodes traditionnelles en termes de précision et de vitesse.

Par exemple, pour en se basant sur les informations associées à une transaction comme le montant et la localisation, et sur les données historiques et sociales, le Machine Learning permet de détecter une fraude potentielle en une milliseconde. Ainsi, cette méthode est nettement plus efficace que les méthodes traditionnelles pour l’analyse de données transactionnelles, de données issues des réseaux sociaux ou de plateformes CRM.

IZI à travers son large panel d'outils accompagne ses clients dans l'éfficacité du traitement de ses données .

Machine Learning comme base L'IA

Quand on parle d'intelligence artificielle on parle en général de différentes techniques de "Machine Learning", d'apprentissage automatique.

Le "Machine Learning" est un domaine particulier de l'intelligence artificielle qui concerne l'apprentissage automatique par un processus informatique d'extraction de résultats que l'utilisateur cherche a analyser en fonction d'un objectif. Les méthodes utilisées peuvent être extrêmement diverses, mais concernent essentiellement des techniques issues de processus d'analyse statistique, ou de mise en œuvre de réseaux de neurones artificiels (simulés par un processus informatique).

Le caractère à la fois relativement "nouveau" et inédit de ces techniques permet de comprendre que celles ci sont en perpétuelles évolutions, et que les résultats qu'elles permettent d'obtenir sont eux même en révolution permanente

Machine Learning et Big Data

Le Machine Learning est idéal pour exploiter les opportunnités cachées du Big Data. Cette technologie permet d’extraire de la valeur en provenance de sources de données massives et variées sans avoir besoin de compter sur un humain.

Elle est dirigée par les données, et convient à la complexité des immenses sources de données du Big Data. Contrairement aux outils analytiques traditionnels, il peut également être appliqué aux ensembles de données croissants.

Plus les données injectées à un système Machine Learning sont nombreuses, plus ce système peut apprendre et appliquer les résultats à des insights de qualité supérieure.

Le Machine Learning permet ainsi de découvrir les patterns enfouies dans les données avec plus d’efficacité que l’intelligence humaine.

Sans le Big Data, le Machine Learning ne serait rien. Les données sont l’instrument qui permet à l’IA de comprendre et d’apprendre à la manière dont les humains pensent.

C’est le Big Data qui permet d’accélérer la courbe d’apprentissage et permet l’automatisation des analyses de données. Plus un système Machine Learning reçoit de données, plus il apprend et plus il devient précis.

L’intelligence artificielle est désormais capable d’apprendre sans l’aide d’un humain. Par exemple, l’algorithme Google Deep Mind a récemment appris seul à jouer à 49 jeux vidéo Atari. Par le passé, le développement était limité par le manque d’ensembles de données disponibles, et par son incapacité à analyser des quantités massives de données en quelques secondes.