Vous n'avez pas besoin d'être un data scientist pour comprendre le ML.
L'apprentissage automatique alimente les outils que vous utilisez déjà : moteurs de recommandation, filtres anti-spam, assistants vocaux et texte prédictif. Le marché mondial du ML devrait atteindre 503 milliards de dollars d’ici 2030 (Fortune Business Insights). Comprendre les bases vous aide à prendre de meilleures décisions technologiques et à identifier les opportunités pour votre entreprise.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique
Le ML est un type d'IA dans lequel les ordinateurs apprennent des modèles à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque scénario. Plus il reçoit de données de qualité, meilleures sont ses performances. Pensez-y comme si vous appreniez à un enfant à reconnaître les chats : vous montrez des exemples et il apprend le modèle. Le ML fonctionne de la même manière à grande échelle, traitant des millions d’exemples pour identifier des modèles que les humains pourraient manquer.
Apprentissage supervisé ou non supervisé
L'apprentissage supervisé utilise des données étiquetées pour faire des prédictions. Exemple : afficher le modèle des données client antérieures étiquetées « désistées » ou « conservées » pour prédire les clients à risque actuels. L'apprentissage non supervisé trouve des modèles dans des données non étiquetées. Exemple : analyser les données d'achat pour identifier automatiquement les segments de clientèle. Les deux ont des applications métiers précieuses.
Applications commerciales pratiques
Segmentation des clients pour un marketing ciblé, prévision de la demande pour la gestion des stocks, détection des fraudes, prévision du taux de désabonnement, recommandations personnalisées et analyse des sentiments. Chacun est disponible via des outils disponibles dans le commerce qui ne nécessitent pas de créer des modèles ML à partir de zéro. Commencez par identifier les fonctionnalités ML intégrées dans vos outils existants que vous n'utilisez pas encore.
Commencer
Vous n'avez pas besoin d'une équipe de science des données. Identifiez les décisions répétitives dans votre entreprise qui pourraient bénéficier d'informations basées sur les données. Choisissez un problème concret – comme prédire quels prospects se convertissent – et trouvez un outil qui le résout. Chez x13apps, nous aidons les entreprises à identifier et à mettre en œuvre des applications ML pratiques qui offrent un retour sur investissement mesurable.