L’intérêt du machine learning et du deep learning

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Si tout le monde pensait auparavant que l’intelligence artificielle était une discipline exclusivement réservée aux professionnels de l’informatique, elle est désormais au service de tous. Cette technologie s’intègre donc de plus en plus dans le quotidien de l’homme. Elle aurait actuellement certaines des facultés cognitives typiques à l’intelligence de ce dernier, entre autres la résolution des problèmes, l’apprentissage et tout le reste. En général, elle se décline sous deux formes, dont le machine learning et le deep learning. Quel pourrait-être alors l’intérêt de ces deux aspects de l’intelligence artificielle ?

Le machine learning au service des entreprises ?

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Si on ne se penche avant tout que sur le machine learning, il est dans la plupart des cas employé pour prédire de futurs résultats sur la base de données historiques et donc à partir de tendances et de transactions passées. C’est justement pour cette raison qu’il est bien apprécié par bon nombre d’entreprises puisqu’il leur permet de prévoir au préalable le nombre de produits qui seront vendus prochainement dans des zones géographiques données. Il peut de même leur servir pour connaître le profil client qui pourrait être fidèle ou mécontent de leur marque. En sachant le comportement des consommateurs, ces sociétés pourront de ce fait voir plus clair sur les meilleures décisions opérationnelles à prendre. Elles n’auront ainsi aucune difficulté à réduire potentiellement les coûts de fidélisation des clients.

Le deep learning s’occupe des tâches les plus complexes ?

Jadis, la reconnaissance vocale, les diverses fonctionnalités de recommandation du e-commerce, le traitement automatique du langage naturel ou la classification automatique d’images et de vidéos demeuraient des tâches complexes que seule l’intelligence humaine pouvait exécutée. Mais en ces temps actuels où l’intelligence artificielle a intégré le quotidien de tous, le deep learning a désormais la faculté de les opérer automatiquement. En guise d’exemple, la reconnaissance d’images fondée sur le deep learning a la capacité d’analyser et de catégoriser les diapositives de façon automatique. Le traitement du langage naturel lui a la faculté de comprendre le langage humain. Et il n’est pas prêt de s’en arrêter là, car il comprend aussi d’autres éléments tels que le ton et le contexte.

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