Machine Learning

Comment fonctionne le machine learning ?

Les premiers algorithmes sont nés en 1950.

Comme son nom le suppose, il s’agit de l’apprentissage des machines. La machine s’entraîne grâce à des modèles ou pattern, permettant par la suite de générer des prédictions analytiques. Un exemple simple est la prédiction météo.

Plusieurs étapes sont nécessaires au ML :

• Le pré-processing (la préparation de la donnée),
• la phase d’entraînement,
• la validation,
• La mise en production.

Évidemment, cela repose sur une méthode itérative, l’optimisation du résultat est rendue possible par la réalisation de plusieurs tests.

Les différents types de Machine Learning

Il existe différents types de Machine Learning, en fonction des données que l’on possède :

• L’apprentissage supervisé, que l’on réalise avec des données étiquetées pour faire de la comparaison, soit en classification (classer des données) ou en régression (isoler des tendances).
• L’apprentissage non supervisé, à partir de données sans corrélations, dont l’objectif est de détecter des clusters de données.
• L’apprentissage par renforcement, qui se fait pas à pas, où l’on récompense la machine en fonction de ses résultats.

À quoi sert le Machine Learning ?

En se basant sur des schémas et/ou des données historiques, des machines peuvent prédire de nombreuses choses. Par exemple, le temps qu’il fera demain.

Aujourd’hui, le Machine Learning est partout. Sans lui, pas de météo, de GPS, même l’utilisation de nos smartphones serait limité.

Il rend possible l’analyse, l’optimisation et la création de stratégie. Ce qui représente finalement la base du marketing. Grâce au ML, il est aujourd’hui possible de prendre des décisions stratégiques et opérationnelles en se basant sur la donnée (BI), segmenter des cibles en fonction de leurs comportements et faire de la recommandation de contenus personnalisés.