La révolution de l'apprentissage automatique : préparez-vous à être époustouflé!

Savez-vous ce qu'est l'apprentissage automatique? Il s'agit d'un système informatique capable d'ingérer des données, de les analyser et de repérer des tendances et des modèles. Considéré généralement comme une sous-catégorie de l'intelligence artificielle (IA), les systèmes d'apprentissage automatique génèrent des algorithmes basés sur un ensemble de données échantillons, puis fournissent des prédictions sans avoir été explicitement programmés pour le faire. De plus, ces algorithmes évoluent et s'adaptent à mesure que de nouvelles données apparaissent ou que les conditions changent. Cette capacité d'apprentissage autonome est au cœur de l'entreprise d'aujourd'hui. Elle est de plus en plus utilisée pour prendre des décisions importantes et piloter l'automatisation. Bien que l'apprentissage automatique soit étroitement lié à l'analyse statistique et à l'exploration de données, ce qui le distingue, c'est la capacité de repérer des modèles, des tendances et des propriétés qui passeraient autrement inaperçus ou resteraient inaccessibles. En général, l'apprentissage automatique se concentre sur des connaissances connues et des moyens de les utiliser plus efficacement. Il existe de nombreuses plateformes d'apprentissage automatique sur le marché, telles que Alteryx Machine Learning Platform, Databricks Lakehouse, Dataiku, Google Vertex AI, H2O.ai, KNIME, MathWorks MATLAB, Microsoft Azure Machine Learning, RapidMiner et TIBCO Data Science. Choisir la meilleure plateforme pour votre organisation dépend de vos besoins spécifiques, y compris le type de ML dont vous avez besoin, les langages de programmation nécessaires et les ressources matérielles, logicielles et cloud nécessaires pour déployer et mettre à l'échelle un modèle efficacement. Les facteurs clés à prendre en compte lors du choix d'un cadre d'apprentissage automatique incluent les méthodes d'ingestion de données, les outils de conception intégrés, le contrôle de version, les fonctionnalités d'automatisation, les capacités de collaboration et de partage, les modèles et les outils pour construire et tester des algorithmes, et la possibilité de sélectionner et de modifier les ressources informatiques qui construisent les modèles ML, y compris les CPU, GPU et APU.