Utilisations réelles de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique, ou Machine Learning (ML), est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui a reçu beaucoup d'attention en raison de l'avènement d'outils d'IA tels que ChatGPT et DALL-E. Il permet aux systèmes informatiques de s'adapter et d'apprendre des expériences passées, ce qui en fait un concept largement reconnu. Bien qu'il ait récemment gagné en popularité, l'apprentissage automatique est déjà omniprésent dans de nombreux scénarios réels.

Curieux de ses utilisations quotidiennes ? Plongeons-nous dans quelques exemples courants d'apprentissage automatique en action. Vérifier Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Expliquer les algorithmes intelligents.

Utilisations réelles de l'apprentissage automatique - intelligence artificielle

Qu'entend-on par apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est la science du développement d'algorithmes et de modèles statistiques que les systèmes informatiques utilisent pour effectuer des tâches sans instructions explicites, en s'appuyant plutôt sur des modèles et des heuristiques. Les systèmes informatiques utilisent des algorithmes d'apprentissage automatique pour traiter de grandes quantités de données historiques et reconnaître des modèles dans les données. Cela lui permet de prédire plus précisément les résultats d'un ensemble de données d'entrée donné. Par exemple, les scientifiques des données peuvent former une application médicale pour diagnostiquer le cancer à partir d'images radiographiques en stockant des millions d'images numérisées et les diagnostics correspondants.

L'apprentissage automatique aide les entreprises en stimulant la croissance, en ouvrant de nouvelles sources de revenus et en résolvant des problèmes difficiles, complexes et importants. Les données sont le moteur essentiel de la prise de décision commerciale, mais traditionnellement, les entreprises utilisaient des données provenant de diverses sources, telles que les commentaires des clients et des employés et la situation financière. La recherche sur l'apprentissage automatique automatise et améliore ce processus. En utilisant un logiciel qui analyse d'énormes quantités de données à grande vitesse, les entreprises peuvent obtenir des résultats ciblés plus rapidement. Vérifier Comment devenir un ingénieur en apprentissage automatique et en intelligence artificielle : guide du débutant.

1. Applications d'assistant personnel et chatbots

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L'une des utilisations les plus pratiques de l'apprentissage automatique est observée dans les assistants personnels et les chatbots d'IA. Des outils populaires comme Alexa, Google Assistant et Siri sont basés sur des algorithmes ML qui utilisent le traitement du langage naturel (NLP - qu'est-ce que le NLP ?) et des techniques d'apprentissage en profondeur pour comprendre les modèles de langage, les dialectes et le contexte. Cela leur permet d'engager des conversations un peu comme une simulation humaine.

La capacité à comprendre le langage humain simplifie grandement nos interactions avec les systèmes informatiques. En fournissant une commande ou une invite à un chatbot ou à un assistant personnel, il peut effectuer des tâches avec précision ou fournir des réponses pertinentes.

Un exemple de ML en action est l'utilisation de chatbots dans le service client. De nombreux magasins de commerce électronique utilisent cette fonctionnalité, permettant aux clients de poser des questions et de recevoir des réponses immédiates de robots personnalisés.

2. Répondeur automatique par e-mail

Une autre utilisation courante de l'apprentissage automatique dans la vie réelle est un répondeur automatique de courrier électronique alimenté par ML. Vous avez peut-être remarqué que lorsque vous recevez un e-mail dans votre compte Gmail, il suggère des options de réponse précises en fonction du contexte de la conversation. Cette capacité est rendue possible par les technologies ML et NLP.

De même, les e-mails que vous recevez une fois que vous vous inscrivez à une newsletter, effectuez un achat ou même abandonnez votre panier sont tous automatiques. Ces e-mails sont générés par des logiciels qui utilisent de tels modèles, leur permettant d'être envoyés uniquement lorsque certaines actions sont déclenchées. De plus, ce bot de réponse par e-mail assure la personnalisation des messages.

L'utilisation de robots pour générer des réponses par e-mail offre de nombreux avantages, notamment :

  1. Efficacité accrue.
  2. Améliorer le service client.
  3. Expériences personnelles en apprenant à connaître vos préférences.
  4. Économies de coûts car les e-mails peuvent être envoyés sans intervention humaine.

3. Finances personnelles et opérations bancaires

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Les algorithmes d'apprentissage automatique ont également fait leur chemin dans le secteur financier et bancaire, offrant des utilisations précieuses. L'une des façons dont les banques utilisent l'intelligence artificielle et les algorithmes d'apprentissage automatique est les techniques avancées de détection de la fraude, qui offrent une sécurité renforcée pour vos actifs. Les modèles ML de détection de fraude bancaire peuvent différencier les transactions légales des transactions illégales en tirant parti des méthodes de reconnaissance d'images et de texte pour apprendre des modèles et identifier les activités frauduleuses.

L'apprentissage automatique est également utile dans les finances personnelles, en particulier dans la gestion de portefeuille. Agissant comme des robots-conseillers, ces plateformes d'investissement en ligne utilisent l'apprentissage automatique pour aider à construire, surveiller et automatiser la gestion de portefeuilles diversifiés. Ces plateformes apprennent vos préférences pour des actifs ou des risques spécifiques et vous aident à constituer votre portefeuille en conséquence sans supervision humaine.

De plus, l'apprentissage automatique permet de prédire le marché des finances personnelles. Les algorithmes BL peuvent prédire les cours des actions et les tendances du marché en analysant les données historiques. Ces informations vous permettent de développer des stratégies de trading efficaces et d'identifier les opportunités de trading appropriées. Vérifier Certaines des façons dont les banques utilisent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour mieux vous servir.

4. Soins de santé et diagnostic médical

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L'apprentissage automatique est également devenu un outil essentiel dans le secteur de la santé, offrant de nombreux avantages pour le diagnostic médical, les soins aux patients et les résultats globaux. Geith collabore avec différentes technologies de soins de santé qui améliorent le bien-être de plusieurs façons.

Voici les utilisations critiques de l'apprentissage automatique dans les soins de santé :

  1. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données des patients, y compris les symptômes, les dossiers médicaux, les résultats de laboratoire et les analyses pour aider à diagnostiquer et à prédire avec précision la maladie.
  2. En analysant les caractéristiques des patients, les informations génétiques, l'historique des traitements et les données cliniques, l'apprentissage automatique développe des plans de traitement personnalisés adaptés aux besoins individuels.
  3. L'apprentissage automatique facilite l'analyse des radiographies, des IRM et des diapositives de pathologie, en détectant automatiquement les anomalies, en identifiant des caractéristiques spécifiques et en aidant les radiologues à diagnostiquer les maladies.
  4. Les modèles ML améliorent les processus de découverte de médicaments en permettant l'optimisation des essais cliniques, le recrutement des patients et l'identification de candidats appropriés pour des thérapies spécifiques.
  5. L'apprentissage automatique améliore les opérations de soins de santé en fournissant des systèmes de gestion de la chaîne d'approvisionnement, en prédisant les pannes d'équipement et en améliorant l'allocation des ressources.
  6. L'apprentissage automatique permet l'analyse prédictive, en travaillant avec les appareils portables de l'Internet des objets (IoT) pour surveiller les patients et fournir des alertes précoces.

Ces applications démontrent le potentiel de l'apprentissage automatique pour révolutionner les soins de santé et améliorer la précision du diagnostic, l'efficacité du traitement et la prise en charge globale des patients. Vérifier Les effets positifs et négatifs que l'IA a déjà sur les soins de santé.

5. Voitures autonomes

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L'apprentissage automatique joue un rôle important dans le développement des voitures modernes, et Tesla en est un excellent exemple. Les voitures Tesla s'appuient sur le matériel d'intelligence artificielle fourni par NVIDIA, qui comprend des modèles ML non supervisés qui permettent des capacités de reconnaissance et de détection d'objets. Mais ce ne sont pas seulement les voitures Tesla qui offrent des fonctionnalités d'auto-conduite.

Ces voitures recueillent des informations complètes sur leur environnement et sont équipées de divers capteurs tels que des caméras, LiDAR, radar et GPS. Ces données sont ensuite traitées pour assurer une perception précise et une prise de décision efficace. Les voitures autonomes utilisent les technologies de localisation et de cartographie simultanées (SLAM), exploitant les données des capteurs pour créer des cartes à jour qui facilitent la navigation.

Les modèles ML contribuent davantage aux voitures autonomes en identifiant les trajectoires optimales et en facilitant la prise de décision en temps réel. Ces modèles facilitent également le développement de systèmes adaptatifs capables de détecter et de prédire les dysfonctionnements potentiels des véhicules.

En intégrant l'apprentissage automatique, les voitures deviennent plus intelligentes, plus autonomes et capables d'améliorer la sécurité et l'efficacité sur les routes.

6. Mobilité et transport

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Les algorithmes d'apprentissage automatique ont relevé nos normes de mobilité. Les applications de covoiturage comme Uber utilisent des modèles ML pour automatiser des fonctionnalités telles que la tarification des trajets, les lieux de prise en charge, les itinéraires optimaux et les heures d'arrivée estimées, ce qui rend nos déplacements quotidiens plus pratiques.

Google Maps est un autre outil précieux qui tire parti du ML pour améliorer nos déplacements quotidiens. L'utilisation des données de géolocalisation fournit une navigation intelligente, des prévisions de trafic et des recommandations personnalisées, garantissant des déplacements efficaces.

Dans l'industrie aéronautique, les algorithmes ML activent les systèmes de pilotage automatique pour les avions, y compris les vols commerciaux. Cette intégration de l'IA et de l'apprentissage automatique garantit des opérations sûres et fiables.

De plus, les algorithmes ML contribuent au développement de systèmes intelligents de contrôle des feux de signalisation. Ces systèmes analysent les données de flux de trafic en temps réel et ajustent la synchronisation des signaux en conséquence, réduisant les embouteillages et les temps d'attente pour améliorer l'expérience globale des déplacements. Vérifier Qu'est-ce que l'intelligence artificielle en tant que service (AIaaS) ?

7. Sites de réseaux sociaux

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Les algorithmes d'apprentissage automatique sont également largement utilisés dans les sites de réseaux sociaux, car ils ont introduit de nombreuses fonctionnalités pour améliorer l'expérience utilisateur. De plus, de nombreuses entreprises de plateformes de médias sociaux utilisent également l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique pour détecter et prévenir les attaques malveillantes. Voici quelques exemples:

  1. De nombreuses plates-formes de réseaux sociaux populaires telles que Facebook, Instagram et Snapchat incluent des fonctionnalités de reconnaissance faciale pour appliquer divers filtres.
  2. Les sites de médias sociaux utilisent des modèles ML pour personnaliser les publications en fonction des préférences individuelles des utilisateurs.
  3. Les publicités affichées sur ces plateformes sont adaptées aux intérêts des utilisateurs et recommandent des produits et services pertinents.
  4. Les réseaux sociaux font des suggestions de connexions et d'amis en fonction des réseaux existants des utilisateurs.
  5. Les techniques d'analyse des sentiments sont utilisées pour analyser les émotions véhiculées par les emojis.

Les applications de ces algorithmes d'apprentissage automatique dans les sites de réseaux sociaux améliorent l'expérience utilisateur en fournissant un contenu personnalisé, des recommandations pertinentes et des connexions sociales améliorées. Vérifier Comment reconnaître une image générée par l'IA : quelques méthodes.

Un regard sur l'avenir de l'apprentissage automatique

Les tendances actuelles liées à l'apprentissage automatique indiquent sa large applicabilité dans divers secteurs, permettant l'automatisation du système et l'amélioration de l'expérience utilisateur. De la santé à la finance, l'apprentissage automatique transforme notre façon de vivre, de travailler et d'interagir avec la technologie.

À l'avenir, l'avenir de l'apprentissage automatique recèle un énorme potentiel pour des innovations plus révolutionnaires. Avec l'avènement des outils et logiciels basés sur l'IA, les algorithmes d'apprentissage automatique devraient continuer à jouer un rôle crucial. Son application s'étend à tous les domaines nécessitant une analyse de données volumineuses, la reconnaissance de formes et la mise en œuvre de l'IA.

À mesure que l'apprentissage automatique progresse, nous pouvons nous attendre à davantage de développements et de découvertes qui façonneront la façon dont nous pouvons bénéficier de cette technologie puissante dans divers secteurs et aspects de notre vie. Vous pouvez voir maintenant Facteurs clés à prendre en compte lors du test de précision des chatbots IA.

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