Comment utiliser l'apprentissage automatique dans l'environnement d'entreprise d'aujourd'hui

L'une des dernières tendances dans le monde de la technologie et de l'ingénierie est le "machine learning". En fait, toutes les grandes entreprises technologiques d'aujourd'hui ont investi dans des projets d'intelligence artificielle et de machine learning.

Le terme « apprentissage automatique » a été défini pour la première fois par Arthur Samuel, en 1959. Il l'a défini comme « la capacité d'apprendre sans être explicitement programmé », ce qui signifie essentiellement qu'une machine peut apprendre de ses propres erreurs et se reprogrammer pour s'améliorer. ses performances dans le temps.

L'idée a gagné en popularité dans les années 90 lorsque le concept d'exploration de données a vu le jour. L'exploration de données utilise des algorithmes pour rechercher des modèles dans un ensemble d'informations donné, ce qui a conduit à des prédictions et à une prise de décision basées sur les données. Cela a encouragé les ingénieurs à développer des algorithmes d'apprentissage automatique complexes en utilisant l'exploration de données et l'analyse prédictive.

Des innovations qui génèrent un avantage commercial

Aujourd'hui, les algorithmes d'apprentissage automatique sont déjà largement utilisés de diverses manières. Voici quelques utilisations quotidiennes de l'apprentissage automatique que vous ne connaissiez probablement pas.

1. La fonction de détection de visage de l'appareil photo de votre téléphone est un exemple de ce que l'apprentissage automatique peut faire. Les appareils photo peuvent cliquer automatiquement lorsque quelqu'un sourit ou prend des photos en clignotant simplement en regardant votre téléphone. Cela est possible grâce aux avancées des algorithmes d'apprentissage automatique.
2. La fonction de reconnaissance faciale avec laquelle un ordinateur peut identifier une personne à partir d'une photo est une autre utilisation de l'apprentissage automatique. Nous l'utilisons souvent sur Facebook, tout en identifiant automatiquement les amis sur les photos où ils apparaissent.
3. Avez-vous déjà remarqué que votre téléphone propose parfois de libérer de l'espace en supprimant les photos en double, les photos contenant la même image, qu'il détecte automatiquement ? Cela ne serait pas possible sans l'apprentissage automatique.
4. Chaque fois que vous recherchez quelque chose sur Internet, vous utilisez l'apprentissage automatique. Google utilise le machine learning pour améliorer les résultats de recherche et les suggestions de recherche.
5. Le machine learning est utilisé dans les logiciels antivirus et antispam pour améliorer la détection des logiciels malveillants, des logiciels espions ou des logiciels publicitaires sur vos appareils.
6. L'apprentissage automatique modifie également la façon dont les systèmes des véhicules sont conçus et construits. Il est largement utilisé dans les voitures autonomes.

L'apprentissage automatique devient courant

La technologie progresse à un rythme rapide alors que nous continuons à trouver de nouvelles façons d'utiliser l'apprentissage automatique. Les entreprises souhaitent également mettre la main sur l'apprentissage automatique pour l'amélioration des futurs produits et la réalisation des objectifs stratégiques.

L'apprentissage automatique apporte de la valeur à toutes les données que les entreprises enregistrent depuis des années, en générant de gros volumes de données et en aidant à obtenir des informations plus approfondies et à améliorer la prise de décision. La figure ci-dessous illustre certaines des applications de l'apprentissage automatique dans plusieurs secteurs.

Source :TCS

Application future pour utiliser l'apprentissage automatique

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont largement utilisés pour réorganiser les processus commerciaux tels que les ventes, le marketing, la logistique, les achats, etc. dans tous les secteurs. La beauté de tout cela est que ces algorithmes ne cessent de s'améliorer avec le temps.

La vraie raison de cette adoption accélérée de l'apprentissage automatique est que les algorithmes sont de nature itérative, apprenant et sondant à plusieurs reprises pour optimiser les résultats. Chaque fois qu'une erreur est commise, les algorithmes d'apprentissage automatique se corrigent et commencent une autre itération de l'analyse. Et tous ces calculs se produisent en quelques millisecondes, ce qui le rend exceptionnellement efficace pour optimiser les décisions et prédire les résultats.

L'apprentissage automatique facilite la conception de systèmes logiciels sophistiqués sans trop d'effort humain. Au lieu de passer des années à coder des fonctionnalités ou à affiner un système avec de nombreux paramètres, nous pouvons utiliser l'apprentissage automatique pour le faire dans un laps de temps beaucoup plus court. Ne soyez pas surpris si vous commencez bientôt à voir et à utiliser la technologie et les gadgets, ce que l'on voit désormais dans les films de science-fiction.