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ULC-Icam Faculty of Engineering - Kinshasa, Democratic Republic of the Congo

Les entreprises d'aujourd'hui sont bombardées de données face au volume impressionnant associé à la complexité, la création et le déploiement de modèles d'analyse et des insights sur les données doivent également être surveillés et ajustés en fonction de la situation du marché ou des données modifiées comme aide à la décision. Le machine learning est la solution.

Feb 19, 2022, 3:00 – 4:30 PM

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About this event

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.

When

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Saturday, February 19, 2022
3:00 PM – 4:30 PM UTC

Agenda

Apprendre à faire apprendre aux machines

Speakers

  • Wei Qin Chong

    Ngee Ann Polytechnic

    Technical Lead

  • Tino

Facilitator

  • Arthur Kennedy

    Atlassian Nairobi

    AfricasTalking

Partner

ULC-ICAM logo

ULC-ICAM

Organizers

  • Tracy-Franck MUKENDI MATAMBA

    GDSC Lead

  • Isaac KETATE KIBUSHI

    Co-Lead & Cloud Co-Lead

  • Jean-Marie LYBA MAMBUKU

    Université Loyola du Congo

    Cloud Lead & Digital Marketing Lead

  • Benjamin OLINABANJI

    MCPIA (Mathématique de Conception et Programmation de l'Intelligence artificielle)

    ML/AI/Data Lead

  • Allegria KINZOLA NKUNDIDI

    ulc-icam

    Web Lead & Team Designer

  • Exauce MILANDU MABAYA

    Communication & Finance Lead

  • Bonheur KWIBE KITOLANO

    Bonheur KWIBE

    Events Lead

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