Le machine learning est un sous-ensemble d'intelligence artificielle qui permet à un système d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome à l'aide des réseaux de neurones et du deep learning, sans être proposé programmé, en alimentant de grandes quantités de données.

Étant donné que le machine learning permet aux systèmes informatiques de s'ajuster et de s'améliorer en permanence à mesure qu'ils accumulent de nouvelles "expériences", plus le nombre de données présentes est élevé, plus les résultats sont précis.

En effet, les applications de machine learning automatisent la création de modèles statistiques. Le machine learning Python est un excellent exemple, dans la mesure où il tire parti des données, identifie des modèles et prend des décisions avec une intervention humaine minimale.

Comment est utilisé le machine learning ?

Voici quelques exemples de machine learning :

Automatisation des processus par la robotique (RPA)

L'application RPA associée au machine learning crée une automatisation intelligente et capable d'automatiser des tâches complexes, telles que le traitement d'applications de prêts hypothécaires.

Optimisation des ventes

Les données client peuvent entraîner des algorithmes de machine learning pour l'analyse des sentiments des clients, l'analyse des escomptes de ventes et les prédictions de perte de clients.

Client de service

Les exemples de machine learning incluent les chatbots et les assistants virtuels automatisés permettant d'automatiser les tâches courantes du service client et d'accélérer la résolution des problèmes.

Sécurité

Le machine learning permet aux entreprises d'améliorer leurs capacités d'analyse des menaces et de mieux répondre aux cyberattaques, aux pirates informatiques et aux logiciels malveillants.

Marketing numérique

Le machine learning permet aux responsables marketing d'identifier de nouveaux clients et de proposer les bons supports marketing aux bonnes personnes, au bon moment.

Prévention des fraudes

Le machine learning permet aux entreprises de cartes de crédit et aux banques d'examiner de grandes quantités de données transactionnelles pour identifier les activités suspectes en temps réel.