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Exemples de machine learning

Quatre exemples d'algorithmes de machine learning utilisés

Quels sont les exemples de machine learning à l'échelle de l'entreprise ? L'essor du machine learning au cours de la dernière décennie a constitué un bond en avant considérable pour les entreprises et les organisations, en accélérant les perspectives fondées sur les données et en alimentant l'intelligence artificielle pour des décisions plus intelligentes. Les données arrivent aujourd'hui dans des volumes considérables provenant d'innombrables sources : appareils Internet of Things, réseaux sociaux, etc. Ces volumes importants de données ne peuvent pas être analysés manuellement, mais le machine learning transforme ce déclin en un élément gérable et exploitable pour une intégration facile dans les processus organisationnels.

Les entreprises de toutes tailles utilisent le machine learning pour améliorer leurs fonctionnalités. Lorsqu'un moteur de recherche renvoie des résultats personnalisés en fonction du profil de l'utilisateur, il s'agit de machine learning. Lorsqu'un site d'achat propose des recommandations basées sur les achats et les consultations de produits d'un client, il s'agit de machine learning. Lorsque votre téléphone corrige automatiquement une faute de frappe dans vos SMS, c'est du machine learning.

Du traitement du langage naturel à la recherche d'anomalies dans des ensembles de données massifs, les algorithmes de machine learning apprennent comme le cerveau humain, mais avec la précision technique d'un ordinateur. Plutôt qu'un ensemble de règles ou de directives de processus, le machine learning identifie des modèles et des anomalies tout en apprenant le contexte qui les entoure - plus le volume est important, plus il y a de choses à apprendre.

Quatre exemples de machine learning pour les entreprises

Les algorithmes et modèles de machine learning sont les moteurs de ce processus, mais que peuvent en faire les entreprises ? Il est facile de prendre en compte les recommandations d'un site de commerce électronique ou d'un service de streaming, mais qu'en est-il au niveau d'une entreprise B2B ou des opérations internes ? Considérons quatre exemples de machine learning qui illustrent l'étendue des capacités de machine learning.

Le machine learning révolutionne la préparation des données :

Le Big Data est devenu un terme couramment utilisé au cours des dix dernières années, en raison de la convergence de tous les accès, des bases de données cloud, de la technologie IoT et bien plus encore. Mais avec tous ces flux de données entrant dans une opération, il faut encore les traiter pour les consommer. Le machine learning a révolutionné cette situation en augmentant, améliorant, soignant et enrichissant les données de manière automatisée. Cela permet d'économiser sur des tâches telles que la normalisation des formats, l'identification des valeurs aberrantes, le masquage des données sensibles, et bien plus encore. Grâce au machine learning, les principales étapes répétitives peuvent être automatisées pour obtenir des résultats plus rapides et plus précis, ce qui permet aux scientifiques des données de concentrer leur temps et leur énergie ailleurs.

Pour une découverte des données plus rapide avec le ML :

Peu importe leur niveau de formation ou leur niveau d'expérience, les analystes et les data scientists ne peuvent progresser qu'à des vitesses humaines. Les modèles de machine learning permettent de gérer des analyses et des traitements d'ensemble de données plus simples à des vitesses impossibles par les équipes de data science. En raison de cette portée plus large et de cette rapidité, le machine learning peut identifier des modèles que les équipes humaines pourraient négliger De même, le machine learning peut examiner les relations et créer des suggestions pour une analyse plus approfondie, qui n'aurait peut-être pas été possible au niveau manuel.

Recherche plus intelligente avec le machine learning :

Le machine learning optimise les capacités de recherche à des niveaux plus élevés, à la fois avec la fonction de recherche et la sortie réelles. Dans le cadre du machine learning, les algorithmes peuvent être formés pour prendre en compte des paramètres spécifiques lors de l'analyse des prévisions, des tendances, des regroupements et des corrélations. Le résultat améliore à la fois la puissance et la flexibilité, qu'il s'agisse d'améliorer la précision (et donc l'engagement) des moteurs de recommandation, d'offrir de plus grandes options de personnalisation ou de dériver de nouveaux types de prévisions ou d'exceptions.

Machine learning et NLP :

L'éventail des fonctions de machine learning comprend le traitement du langage naturel (NLP), qui crée un modèle évolutif pour comprendre le langage humain. C'est le moteur de la reconnaissance vocale, qui a elle-même de nombreuses applications dans les domaines de l'entreprise, de l'accessibilité et de la vie quotidienne. Plus un algorithme NLP apprend, plus sa précision augmente, ce qui permet de créer des interactions par la parole. Ceci est également lié à la génération en langage naturel (NLG), qui peut être utilisée pour générer automatiquement des descriptions et des rapports basés sur des informations provenant des données.

Exemple de machine learning : dans le monde réel

Maintenant que nous avons établi quatre cas d'utilisation générale du machine learning, mettons-les en pratique dans un exemple concret. Prenez le service clients d'une entreprise. Le machine learning peut analyser chaque transaction dans la base de données et créer un profil de client basé sur l'historique de l'utilisateur afin de créer un programme de sensibilisation spécialisé avec des préférences individuelles. Le machine learning peut identifier les différents chemins qui y mènent en traitant de gros volumes de données et en analysant les modèles impliqués.

Par exemple, l'algorithme de machine learning peut remarquer que les personnes qui font des achats tôt le matin sont également plus enclines à un type de produit spécifique. Grâce à cela, des groupes ciblés de clients peuvent recevoir des offres spéciales lorsque cette catégorie de produits est en vente ou lorsque les stocks sont bas. Le machine learning permet de déterminer de nombreux types de corrélation de modèles, qui peuvent être appliqués pour impliquer davantage les clients, créer des incitations et maximiser la fidélisation.

Pour en savoir plus sur les possibilités du machine learning - et sur la façon dont Oracle le facilite - découvrez l'utilisation d'Oracle Machine Learning pour résoudre des problèmes complexes liés aux données.