Introduction aux applications de l'apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de la science des données ou de l'intelligence artificielle où les machines apprennent des expériences précédentes pour prendre une décision plutôt que des systèmes déterministes basés sur des règles. À l'ère d'Internet où des pétaoctets de données sont inondés au cours de la seconde, l'application et les possibilités d'apprentissage automatique sont infinies. Du streaming de vos émissions préférées en ligne à la stabilisation des navettes spatiales, l'apprentissage automatique est partout. Dans cet article, nous discuterons des applications de l'apprentissage automatique et de la science des données dans divers domaines d'opérations.
Applications basées sur le secteur d'activité
Classons les utilisations du machine learning en fonction du secteur d'activité
1. Fabrication
En tant qu'industrie, la fabrication est l'épine dorsale de toute économie saine.De la planification optimisée des ressources pour raccourcir les délais de mise sur le marché, l'apprentissage automatique contribue à la transformation du secteur manufacturier.
2. Marketing
Dans un monde de plus de 25 milliards d'appareils connectés, l'apprentissage automatique joue un rôle essentiel dans le marketing numérique personnalisé. La prédiction des clics sur les annonces, l'affichage des annonces pertinentes pour les clients, l'identification des clients cibles, l'analyse du taux de désabonnement, etc. sont des applications importantes de l'apprentissage automatique dans le secteur du marketing.
3. Santé
La santé est probablement le secteur où l'impact de l'intelligence artificielle sera miraculeux. En tant que secteur historiquement, les soins de santé dépendent fortement de l'intervention manuelle et de professionnels hautement qualifiés. Mais dans le monde d'aujourd'hui, l'apprentissage automatique nous permet de prendre des décisions basées sur les données qui peuvent prévenir les maladies, aider à un meilleur diagnostic du patient, une détection plus rapide des causes profondes, etc. Les géants de la technologie Google, Facebook, Qualcomm, etc. investissent des milliards dans le ML recherche en santé.
4. Médias numériques et divertissement
L'apprentissage automatique a d'énormes applications dans les médias numériques, les médias sociaux et le divertissement. La recommandation personnalisée (recommandation vidéo Youtube, par exemple), l'analyse du comportement des utilisateurs, le filtrage du spam, l'analyse des réseaux sociaux et la surveillance sont quelques-unes des applications les plus importantes de l'apprentissage automatique.
5. Commerce électronique
Les progrès de l'apprentissage automatique sont également un acteur clé dans la transformation actuelle du commerce électronique. Lorsque nous naviguons sur un site de commerce électronique, nous pouvons voir des recommandations personnalisées, qui sont obtenues grâce à un filtrage basé sur le contenu ou collaboratif. La disponibilité des données utilisateur à grande échelle est probablement ce qui maintient les géants du commerce électronique en tête de la course par rapport aux détaillants. L'apprentissage automatique est également utilisé dans la conception de la mode.Le géant indien du commerce électronique Myntra possède plusieurs marques conçues par des systèmes d'apprentissage en profondeur.
6. Énergie
L'énergie est l'un des secteurs clés où les solutions d'apprentissage automatique apportent d'énormes différences. La prévision de la consommation et des besoins en énergie, la maintenance dynamique des coûts unitaires, l'analyse de la durée de vie du matériel font partie des applications d'apprentissage automatique dans ce secteur et sont également utilisées pour gérer des ressources énergétiques alternatives.
7. Banque et finance
Dans une économie numérique, le machine learning aide les banques et autres organisations financières à se prémunir contre les fraudes, le blanchiment d'argent, la détection financière illégale, l'identification de clients précieux, etc. clients, etc.
8. Automobile
L'automobile est un autre secteur où l'impact de l'apprentissage automatique est énorme. Presque tous les constructeurs automobiles utilisent l'intelligence artificielle pour optimiser la consommation de carburant, la prévision des pannes et même pour l'auto-conduite. Tesla, Nvidia, etc. investissent beaucoup sur les voitures autonomes.
9. Service client
Presque toutes les organisations utilisent des chatbots pour les services clients. Les chatbots sont rentables et changent le paysage du service client dans une large mesure. La traduction automatisée et les systèmes de synthèse vocale et de synthèse vocale de pointe contribuent à surmonter la barrière de la langue.
10. Gouvernance et surveillance
L'apprentissage automatique remodèle les systèmes modernes de gouvernance et de défense. Avec l'aide d'algorithmes et d'infrastructures d'apprentissage en profondeur de pointe, les agences de sécurité sont désormais dotées de la détection d'images en temps réel, de la surveillance des drones, de la surveillance automatisée des réseaux sociaux, etc.
11. Assurances
En tant qu'industrie, l'assurance repose sur une mine d'or de données qui est traditionnellement utilisée uniquement au niveau de l'application. Grâce à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique, les assureurs ont désormais accès à des informations précieuses à partir des données qu'ils possèdent. L'apprentissage automatique est utilisé pour accélérer la récupération des sinistres, la détection des fraudes, la prévision des renouvellements, l'analyse des taux de désabonnement, etc. À partir de deux nouvelles transactions, il a le potentiel d'être utilisé à chaque étape du cycle de vie des polices.
12. Gestion des ressources humaines
Bien qu'il soit à un âge précoce, l'apprentissage automatique est désormais également utilisé pour gérer les ressources humaines. Des organisations comme Amazon, la banque HDFC, etc. utilisent des robots et des analyses vidéo à différentes phases de leur processus de recrutement. IBM Watson est également utilisé pour l'optimisation des ressources humaines.
13. Transport
Lors de l'utilisation des trajets en taxi de l'application, à un moment donné, vous devez avoir observé la tarification dynamique et les frais supplémentaires.C'est également une application de l'apprentissage automatique. Les données utilisateur sont également utilisées pour prédire le chemin le plus court.
14. Art et créativité
L'apprentissage automatique n'est plus utilisé pour automatiser les tâches banales pour les humains, il est également utilisé à des fins créatives. Le transfert de style artistique, la synthèse de texte en image, la bande sonore automatisée et la création vidéo, la coloration d'image, les chatbots de médias sociaux, etc. sont quelques-unes des applications intéressantes de l'apprentissage automatique dans ce secteur.
Tendances de l'apprentissage automatique
Depuis le début de l'ère Internet, les applications de l'apprentissage automatique augmentent de façon exponentielle. Examinons les tendances mondiales de Google pour l'apprentissage automatique pour la période de 2004 à 2019.
Source: https://trends.google.com
Conclusion
L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle ne font plus partie de la science-fiction ou des films hollywoodiens, ses applications sont partout dans notre vie quotidienne. Chaque innovation a un côté positif et négatif, le machine learning n'est pas non plus une exception. Bien que dans cet article, nous ayons discuté principalement des applications positives de l'apprentissage automatique, il peut également être utilisé comme un mal. Les systèmes d'apprentissage en profondeur comme Deep Fakes ont un impact énorme sur la vie humaine et la vie privée. En tant que domaine d'études et d'applications en pleine croissance, la nécessité d'une gouvernance solide des données apparaît également comme une nécessité.
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