Le rôle du machine learning dans l'industrie

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) dans lequel les ordinateurs apprennent indépendamment à faire quelque chose

ils n’étaient pas explicitement programmés pour le faire. Pour ce faire, ils apprennent de l’expérience – en tirant parti des algorithmes et

découvrir des modèles et des informations à partir des données. Cela signifie que les machines n'ont pas besoin d'être programmées pour effectuer exactement

exécutant des tâches de manière répétitive, ils peuvent identifier et corriger de manière indépendante toute erreur dans un processus.

L'apprentissage automatique est rapidement adopté dans plusieurs secteurs – selon Research and Markets, la machine

le marché de l'apprentissage devrait atteindre 8,81 milliards de dollars d'ici 2022, avec un taux de croissance annuel composé de 44,1 pour cent. Un

L'une des principales raisons de son utilisation croissante est que les entreprises collectent du Big Data, à partir duquel elles ont besoin d'obtenir des informations précieuses

connaissances. Le machine learning est un moyen efficace de donner du sens à ces données, par exemple les données collectées par les capteurs sur le

état des machines dans l'usine.

À mesure que le marché se développe et se développe, de nouveaux types d'apprentissage automatique apparaîtront et permettront d'explorer de nouvelles applications.

Cependant, de nombreux exemples d’applications actuelles d’apprentissage automatique se répartissent en deux catégories : apprentissage supervisé et non supervisé

apprentissage.

Les humains ne sont plus les seuls à pouvoir penser par eux-mêmes : les machines, comme Duplex de Google, sont désormais capables de passer le test

Test de Turing. Les fabricants peuvent utiliser l’apprentissage automatique pour améliorer les processus de maintenance et leur permettre de réaliser

Décisions intelligentes en temps réel basées sur des données.

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