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Une étude révèle que 77% des appareils que nous utilisons actuellement utilisent le Machine Learning. Que ce soir Netflix ou Alexa d'Amazon, les services d'intelligence artificielle se développent.
Au cours des dernières années, quelques découvertes ont été faites dans le domaine de du machine learning et de l'IA. Avec l'augmentation de la demande et de l'intérêt pour ces technologies, divers nouveaux modèles se développent.
Machine Learning : Prévision et analyse des activités
L'analyse des séries chronologiques est une pratique courante depuis quelques années, grâce à cette stratégie, les experts rassemblent et passent au crible un ensemble de données sur une période donnée, qui sont ensuite examinées et utilisées pour prendre des décisions intelligentes. Les réseaux de Machine Learning peuvent donner des conjectures avec une précision pouvant atteindre environ 95 % lorsqu'ils sont formés à l'utilisation de divers ensembles de données.
Aujourd’hui les solutions de machine learning peuvent être fusionnées pour découvrir des modèles cachés et des prévisions précises.
Machine Learning : Automatisation
L'un des nombreux sujets de 2021 sera l'automatisation des technologies existantes. Les éléments basés sur l'intelligence artificielle comme Tamr, Paxata et Informatica CLAIRE, qui permettent de reconnaître et de corriger les données aberrantes, de copier les enregistrements et les différentes imperfections, continueront à être traités en Machine Learning, en traitant les données importantes et en maintenant la qualité à l'échelle.
Le Machine learning en hyperautomatisation
L'hyperautomatisation, est la possibilité d'automatiser presque tout ce qui peut l'être au sein d'une entreprise, il est également appelé "automatisation des processus numériques" et "automatisation des processus intelligents".
Le machine learning et l'intelligence artificielle sont des segments clés et des moteurs importants de l'hyperautomatisation. Pour être efficaces, les activités d'hyperautomation ne peuvent pas dépendre de logiciels statiques. Les processus commerciaux automatisés doivent avoir été capables de s'adapter à des conditions changeantes et de réagir à des circonstances soudaines.
Machine Learning : Une puissance de calcul plus rapide
Les analystes de l'intelligence artificielle sont sur le point de comprendre la facilité des réseaux neuronaux artificiels et la meilleure approche pour les organiser. Cela laisse à croire que dans l'année à venir, les percées algorithmiques se poursuivront avec des développements pragmatiques et de nouveaux systèmes de résolution de problèmes.
Les solutions de machine learning dans le cloud prennent de l'ampleur, les fournisseurs de services cloud tiers encouragent le déploiement d'algorithmes ML dans le cloud.
L'intersection entre le Machine Learning et de l'IoT
L'utilisation du machine learning dans le développement d’objets connectés est une évidence. Le machine learning, l'intelligence artificielle et le deep learning, sont désormais utilisés pour rendre les dispositifs et les services IoT plus intelligents et plus sûrs. Le machine Learning et l'IA nécessitent d'énormes volumes de données pour fonctionner efficacement, c’est exactement ce que fournissent les réseaux de capteurs et les dispositifs en IoT.
Machine Learning : Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning)
L’apprentissage par renforcement (RL) est l’utilisation unique du deep learning qui utilise ses propres expériences pour améliorer l'efficacité des données saisies.
Dans l'apprentissage par renforcement, la programmation de l'IA est mise en place avec différentes conditions qui caractérisent le type d'activité qui sera effectué par le logiciel. À la lumière des différentes actions et résultats, le logiciel apprend automatiquement les actions à effectuer pour atteindre l'objectif final idéal.
