Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Avantages et applications uniques

Imaginez un monde où les ordinateurs peuvent apprendre et s'adapter par eux-mêmes. Ne se contentant plus de faire uniquement ce que nous les programmons à faire, les machines seront capables de comprendre, d'analyser et même de prédire le comportement des gens. Ce n'est pas juste un rêve ; c'est une réalité vers laquelle nous nous dirigeons rapidement.

Dans le monde actuel rempli d'informations, la quantité de données peut être écrasante. Bien qu'il soit facile de collecter des données, le véritable défi est de trouver des informations utiles parmi toutes ces données. C'est là que l'apprentissage automatique entre en jeu.

Différents outils d'apprentissage automatique aident les développeurs à construire et déployer des systèmes intelligents. Ces outils permettent aux entreprises de deviner quels produits les clients sont les plus susceptibles d'acheter et quel contenu en ligne ils apprécieront.

Une utilisation courante de l'apprentissage automatique se trouve dans les systèmes de recommandation. De grandes entreprises comme Google, Netflix et Amazon utilisent ces systèmes pour apprendre ce que les utilisateurs préfèrent, les aidant à offrir des suggestions de produits et services personnalisées.

Histoire de l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique existe depuis un certain temps, et cela se voit dans la façon dont nous nous référons aux ordinateurs aujourd'hui - "machines" est un terme qui est devenu moins courant.

Voici un bref aperçu de l'évolution de l'apprentissage automatique, retraçant son parcours depuis sa création jusqu'à son application généralisée.

• Avant les années 1920 : Thomas Bayes, Andrey Markov, Adrien-Marie Legendre et d'autres mathématiciens renommés posent les bases nécessaires pour les techniques fondamentales de l'apprentissage automatique.
• 1943 : Le premier modèle mathématique de réseaux neuronaux est présenté dans un article scientifique par Walter Pitts et Warren McCulloch.
• 1949 : "The Organization of Behavior", un livre de Donald Hebb, est publié. Ce livre explore comment le comportement est lié à l'activité cérébrale et aux réseaux neuronaux.
• 1950 : Alan Turing tente de décrire l'IA et se demande si les machines ont la capacité d'apprendre.
• 1951 : Marvin Minsky et Dean Edmonds construisent le tout premier réseau neuronal artificiel.
• 1956 : John McCarthy, Marvin Minsky, Nathaniel Rochester et Claude Shannon organisent l'atelier de Dartmouth. L'événement est souvent appelé le "lieu de naissance de l'IA", et le terme intelligence artificielle a été inventé lors de cet événement.

• 1965 : Alexey (Oleksii) Ivakhnenko et Valentin Lapa développent le premier perceptron multicouche. Ivakhnenko est souvent considéré comme le père de l'apprentissage profond (DL).
• 1967 : L'algorithme du plus proche voisin est conçu.
• 1979 : Le scientifique en informatique Kunihiko Fukushima publie son travail sur le neocognitron : un réseau hiérarchique multicouche utilisé pour détecter des motifs. Le neocognitron a également inspiré les réseaux neuronaux convolutifs (CNN).
• 1985 : Terrence Sejnowski invente NETtalk. Ce programme apprend à prononcer des mots (en anglais) de la même manière que les bébés.
• 1995 : Tin Kam Ho introduit les forêts d'arbres de décision aléatoires dans un article.
• 1997 : Deep Blue, l'ordinateur d'échecs d'IBM, bat Garry Kasparov, le champion du monde d'échecs.
• 2000 : Le terme apprentissage profond est mentionné pour la première fois par le chercheur en réseaux neuronaux Igor Aizenberg.
• 2009 : Fei-Fei Li lance ImageNet, une grande base de données d'images largement utilisée pour la recherche en reconnaissance d'objets visuels.
• 2011 : Le X Lab de Google développe Google Brain, un algorithme d'intelligence artificielle. Plus tard cette année, IBM Watson bat des concurrents humains dans le jeu télévisé de culture générale Jeopardy!.
• 2014 : Ian Goodfellow et ses collègues développent un réseau antagoniste génératif (GAN). La même année, Facebook développe DeepFace, un système de reconnaissance faciale par apprentissage profond capable de repérer des visages humains dans des images avec une précision de près de 97,25 %. Plus tard, Google introduit un système d'apprentissage automatique à grande échelle appelé Sibyl au public.
• 2015 : AlphaGo devient la première IA à battre un joueur professionnel au jeu de Go.
• 2020 : Open AI annonce GPT-3, un puissant algorithme de traitement du langage naturel capable de générer du texte semblable à celui des humains.

Apprentissage automatique vs apprentissage profond

Bien que l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond soient tous deux des sous-ensembles de l'intelligence artificielle, ils diffèrent par leur portée et leur complexité.

L'AM implique l'entraînement de modèles sur des données pour faire des prédictions ou des décisions en utilisant diverses techniques, telles que les arbres de décision, les machines à vecteurs de support et les k-plus proches voisins. Dans cette approche, l'intervention humaine est souvent nécessaire pour identifier les caractéristiques pertinentes et s'assurer que les modèles s'améliorent avec le temps.

En revanche, l'AP est un sous-ensemble plus avancé de l'AM qui utilise des réseaux neuronaux artificiels inspirés du cerveau humain, comprenant des couches de nœuds interconnectés (neurones). Les modèles d'AP excellent dans le traitement de vastes quantités de données et peuvent identifier automatiquement des caractéristiques cruciales sans guidance humaine.

Par exemple, dans les tâches de reconnaissance d'images, l'apprentissage profond peut détecter de manière autonome les bords, les formes et les objets complexes, tandis que les méthodes d'AM traditionnelles nécessitent généralement que les humains spécifient ces caractéristiques à l'avance.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique

Au cœur, les algorithmes d'apprentissage automatique analysent et identifient des motifs à partir de jeux de données, puis utilisent ces informations pour faire des prédictions améliorées sur de nouvelles données non vues. Ce processus reflète la façon dont les humains apprennent et s'améliorent. Lorsque nous prenons des décisions, nous nous appuyons souvent sur des expériences passées pour mieux évaluer de nouvelles situations. De même, un modèle d'apprentissage automatique examine les données historiques pour faire des prédictions ou des décisions éclairées.

Pour simplifier le concept, imaginez jouer au jeu du dinosaure dans Google Chrome (celui qui apparaît lorsqu'il n'y a pas d'internet). Le défi est de sauter par-dessus les cactus ou de se baisser sous les oiseaux. Un humain apprend cela par essais et erreurs, reconnaissant rapidement qu'il faut éviter les obstacles pour rester dans le jeu.

Une application d'apprentissage automatique apprendrait de la même manière. Un développeur pourrait programmer l'application pour sauter chaque fois que le T-Rex rencontre une zone dense de pixels sombres, avec le taux de succès de cette action augmentant avec le temps. En rencontrant plus d'obstacles et en s'ajustant en fonction des résultats, l'IA pourrait affiner ses prédictions sur le moment de sauter ou de se baisser.

Prenons un autre exemple :

Considérons cette séquence :
3 → 9
4 → 16
5 → 25

Si on vous demandait de prédire le nombre qui s'associe à 6, vous diriez probablement 36. Vous avez fait cela en reconnaissant un motif (chaque nombre est au carré). Un modèle d'apprentissage automatique fonctionne de la même manière - en analysant les données précédentes pour faire des prédictions basées sur des motifs.

En essence, l'apprentissage automatique est purement mathématique. Chaque algorithme d'apprentissage automatique est basé sur des fonctions mathématiques qui sont ajustées au fur et à mesure qu'il apprend. Cela signifie que le processus d'apprentissage lui-même est enraciné dans les mathématiques - transformant les données en informations exploitables.

4 méthodes d'apprentissage automatique

Il existe de nombreuses méthodes d'apprentissage automatique par lesquelles les systèmes d'IA peuvent apprendre à partir de données. Ces méthodes sont catégorisées en fonction de la nature des données (étiquetées ou non étiquetées) et des résultats que vous anticipez. En général, il existe quatre types d'apprentissage automatique : supervisé, non supervisé, semi-supervisé, et apprentissage par renforcement

1. Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est une approche d'apprentissage automatique dans laquelle un data scientist agit comme un tuteur et entraîne le système d'IA en lui fournissant des règles de base et des ensembles de données étiquetées. Les ensembles de données incluront des données d'entrée étiquetées et des résultats de sortie attendus. Dans cette méthode d'apprentissage automatique, le système est explicitement informé de ce qu'il doit rechercher dans les données d'entrée.

En termes plus simples, les algorithmes d'apprentissage supervisé apprennent par exemple. Ces exemples sont collectivement appelés données d'entraînement. Une fois qu'un modèle d'apprentissage automatique est entraîné à l'aide de l'ensemble de données d'entraînement, les données de test sont fournies pour déterminer la précision du modèle.

L'apprentissage supervisé peut être classé en deux types : classification et régression.

2. Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle le data scientist laisse le système d'IA apprendre en observant. L'ensemble de données d'entraînement ne contiendra que les données d'entrée et aucune donnée de sortie correspondante.

Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé nécessite de grandes quantités de données non étiquetées pour observer, trouver des motifs et apprendre. L'apprentissage non supervisé pourrait être un objectif en soi, par exemple, découvrir des motifs cachés dans les ensembles de données ou une méthode pour l'apprentissage des caractéristiques.

Les problèmes d'apprentissage non supervisé sont généralement regroupés en problèmes de regroupement et problèmes d'association.

3. Apprentissage semi-supervisé

L'apprentissage semi-supervisé est un mélange d'apprentissage supervisé et non supervisé. Dans ce processus d'apprentissage automatique, le data scientist entraîne le système juste un peu pour qu'il obtienne une vue d'ensemble.

De plus, un petit pourcentage des données d'entraînement sera étiqueté, et le reste sera non étiqueté. Contrairement à l'apprentissage supervisé, cette méthode d'apprentissage exige que le système apprenne les règles et la stratégie en observant les motifs dans l'ensemble de données.

L'apprentissage semi-supervisé est bénéfique lorsque vous n'avez pas assez de données étiquetées ou que le processus d'étiquetage est coûteux, mais que vous souhaitez créer un modèle d'apprentissage automatique précis.

4. Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement (RL) est une technique d'apprentissage qui permet à un système d'IA d'apprendre dans un environnement interactif. Un programmeur utilisera une approche de récompense-pénalité pour enseigner au système, lui permettant d'apprendre par essais et erreurs et de recevoir des retours de ses propres actions.

En termes simples, dans l'apprentissage par renforcement, le système d'IA fait face à une situation semblable à un jeu dans laquelle il doit maximiser la récompense.

Bien que le programmeur définisse les règles du jeu, l'individu ne fournit aucun indice sur la façon de résoudre ou de gagner le jeu. Le système doit trouver son chemin en effectuant de nombreux essais aléatoires et en apprenant à s'améliorer à chaque étape.

Cas d'utilisation de l'apprentissage automatique

Les projets d'apprentissage automatique ont révolutionné presque toutes les industries qui ont subi une transformation numérique. Voici quelques-uns des nombreux cas d'utilisation impactants des projets d'apprentissage automatique dans divers secteurs.

Reconnaissance d'images

Les machines deviennent de plus en plus performantes dans le traitement des images. En fait, les modèles d'apprentissage automatique sont meilleurs et plus rapides pour reconnaître et classer les images que les humains.

Cette application de l'apprentissage automatique est appelée reconnaissance d'images ou vision par ordinateur. Elle est alimentée par des algorithmes d'apprentissage profond et utilise des images comme données d'entrée. Vous avez probablement vu cet exploit en action lorsque vous avez téléchargé une photo sur Facebook, et que l'application a suggéré de taguer vos amis en reconnaissant leurs visages.

Logiciel de gestion de la relation client (CRM)

L'apprentissage automatique permet aux applications CRM de décoder les questions "pourquoi".

Pourquoi un produit spécifique surpasse-t-il les autres ? Pourquoi les clients effectuent-ils une action particulière sur le site web ? Pourquoi les clients ne sont-ils pas satisfaits d'un produit ?

En analysant les données historiques collectées par les applications CRM, les modèles d'apprentissage automatique peuvent aider à élaborer de meilleures stratégies de vente et même prédire les tendances émergentes du marché. L'AM peut également trouver des moyens de réduire les taux de désabonnement, d'améliorer la valeur à vie des clients et d'aider les entreprises à rester en avance.

En plus de l'analyse des données, de l'automatisation du marketing et de l'analyse prédictive, l'apprentissage automatique permet aux entreprises d'être disponibles 24/7 grâce à son incarnation sous forme de chatbots.

Diagnostic des patients

On peut dire que les dossiers médicaux papier appartiennent au passé. De nombreux hôpitaux et cliniques ont maintenant adopté les dossiers de santé électroniques (EHRs), ce qui rend le stockage des informations des patients plus sécurisé et efficace.

Étant donné que les EHRs convertissent les informations des patients en format numérique, l'industrie de la santé peut mettre en œuvre l'apprentissage automatique et éradiquer les processus fastidieux. Cela signifie également que les médecins peuvent analyser les données des patients en temps réel et même prédire la possibilité d'épidémies de maladies.

En plus d'améliorer la précision du diagnostic médical, les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent aider les médecins à détecter le cancer du sein et à prédire le taux de progression d'une maladie.

Optimisation des stocks

Si un matériau spécifique est stocké en excès, il peut ne pas être utilisé avant de se détériorer. D'autre part, s'il y a une pénurie, la chaîne d'approvisionnement sera affectée. La clé est de maintenir les stocks en tenant compte de la demande du produit.

La demande d'un produit peut être prédite en fonction des données historiques. Par exemple, la crème glacée se vend plus fréquemment pendant la saison estivale (bien que pas toujours et partout). Cependant, de nombreux autres facteurs influencent la demande, y compris le jour de la semaine, la température, les vacances à venir, et plus encore.

Calculer de tels facteurs micro et macro est pratiquement impossible pour les humains. Sans surprise, le traitement de tels volumes massifs de données est une spécialité des applications d'apprentissage automatique.

Par exemple, en exploitant la base de données énorme de The Weather Company, IBM Watson a découvert que les ventes de yaourts augmentent lorsque le vent est supérieur à la moyenne, et que les ventes d'autogaz augmentent lorsque la température est plus froide que la moyenne.

De plus, les voitures autonomes, la prévision de la demande, la reconnaissance vocale, les systèmes de recommandation et la détection d'anomalies n'auraient pas été possibles sans l'apprentissage automatique.

Comment construire un modèle d'apprentissage automatique

Créer un modèle d'apprentissage automatique est comme développer un produit. Il y a une phase d'idéation, de validation et de test, pour ne nommer que quelques processus. En général, la construction d'un modèle d'apprentissage automatique peut être décomposée en cinq étapes.

Collecte et préparation de l'ensemble de données d'entraînement

Dans le domaine de l'apprentissage automatique, rien n'est plus important que des données d'entraînement de qualité.

Comme mentionné précédemment, l'ensemble de données d'entraînement est une collection de points de données. Ces points de données aident le modèle à comprendre comment aborder le problème qu'il est censé résoudre. En général, l'ensemble de données d'entraînement contient des images, du texte, des vidéos ou de l'audio.

L'ensemble de données d'entraînement est similaire à un manuel de mathématiques avec des problèmes d'exemple. Plus il y a d'exemples, mieux c'est. En plus de la quantité, la qualité de l'ensemble de données compte également car le modèle doit être très précis. L'ensemble de données d'entraînement doit également refléter les conditions réelles dans lesquelles le modèle sera utilisé.

L'ensemble de données d'entraînement peut être entièrement étiqueté, non étiqueté ou partiellement étiqueté. Comme mentionné précédemment, la nature de l'ensemble de données dépend de la méthode d'apprentissage automatique que vous choisissez.

Quoi qu'il en soit, l'ensemble de données d'entraînement doit être exempt de données dupliquées. Un ensemble de données de haute qualité passera par de nombreuses étapes du processus de nettoyage et contiendra tous les attributs essentiels que vous souhaitez que le modèle apprenne.

Gardez toujours cette phrase à l'esprit : ordures en entrée, ordures en sortie.

Choisir un algorithme

Un algorithme est une procédure ou une méthode pour résoudre un problème. Dans le langage de l'apprentissage automatique, un algorithme est une procédure exécutée sur des données pour créer un modèle d'apprentissage automatique. La régression linéaire, la régression logistique, les k-plus proches voisins (KNN) et Naive Bayes sont quelques-uns des algorithmes d'apprentissage automatique populaires.

Le choix d'un algorithme dépend du problème que vous souhaitez résoudre, du type de données (étiquetées ou non étiquetées) et de la quantité de données disponibles.

De plus, si vous souhaitez entraîner le modèle à faire des prédictions, choisissez l'apprentissage supervisé. Si vous souhaitez entraîner le modèle à trouver des motifs ou à diviser les données en clusters, optez pour l'apprentissage non supervisé.

Entraîner l'algorithme

Dans cette phase, l'algorithme passe par de nombreuses itérations. Après chaque itération, les poids et les biais au sein de l'algorithme sont ajustés en comparant la sortie avec les résultats attendus. Le processus continue jusqu'à ce que l'algorithme devienne précis, ce qui est le modèle d'apprentissage automatique.

Valider le modèle

Pour beaucoup, l'ensemble de données de validation est synonyme de l'ensemble de données de test. En bref, c'est un ensemble de données non utilisé pendant la phase d'entraînement et introduit au modèle pour la première fois. L'ensemble de données de validation est crucial pour évaluer la précision du modèle et comprendre s'il souffre de surapprentissage, une optimisation incorrecte d'un modèle lorsqu'il est trop ajusté à son ensemble de données d'entraînement.

Si la précision du modèle est inférieure ou égale à 50 %, il est peu probable qu'il soit utile pour des applications réelles. Idéalement, le modèle doit avoir une précision de 90 % ou plus.

Tester le modèle

Une fois le modèle entraîné et validé, il doit être testé à l'aide de données réelles pour vérifier sa précision. Cette étape pourrait faire transpirer le data scientist car le modèle sera testé sur un ensemble de données plus large, contrairement à la phase d'entraînement ou de validation.

En termes plus simples, la phase de test vous permet de vérifier à quel point le modèle a appris à effectuer la tâche spécifique. C'est aussi la phase où vous pouvez déterminer si le modèle fonctionnera sur un ensemble de données plus large.

Le modèle s'améliore avec le temps et avec l'accès à de nouveaux ensembles de données. Par exemple, le filtre anti-spam de votre boîte de réception de courrier électronique s'améliore périodiquement lorsque vous signalez certains messages comme spam et les faux positifs comme non spam.

Meilleurs logiciels d'apprentissage automatique

Comme mentionné précédemment, les algorithmes d'apprentissage automatique sont capables de faire des prédictions ou des décisions basées sur des données. Ces algorithmes confèrent aux applications la capacité d'offrir des fonctionnalités d'automatisation et d'IA. Fait intéressant, la majorité des utilisateurs finaux ne sont pas conscients de l'utilisation des algorithmes d'apprentissage automatique dans de telles applications intelligentes.

Pour être inclus dans la catégorie de l'apprentissage automatique, un produit doit :

• Offrir un produit ou un algorithme capable d'apprendre et de s'améliorer en exploitant les données
• Être la source des capacités d'apprentissage intelligent dans les applications logicielles
• Être capable d'utiliser des entrées de données provenant de différents pools de données
• Avoir la capacité de produire une sortie qui résout un problème particulier basé sur les données apprises

* Voici les cinq principaux logiciels d'apprentissage automatique du rapport Grid® de l'automne 2024 de G2. Certains avis peuvent être édités pour plus de clarté.

1. Vertex AI

Vertex AI est une plateforme unifiée qui simplifie le développement et le déploiement de modèles d'AM. Elle offre un ensemble complet d'outils et de services, y compris la préparation des données, l'entraînement des modèles, l'évaluation et le déploiement, facilitant ainsi la tâche des développeurs et des data scientists pour construire et gérer des applications d'AM.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Pour un projet personnel, j'ai décidé de créer un chatbot conversationnel IA visant à rendre la conversation plus humaine. J'ai initialement utilisé Dialogflow, mais les réponses ne semblaient pas naturelles. J'ai eu du mal à organiser les conversations, à planifier les flux utilisateurs et à gérer les erreurs.

Ensuite, j'ai trouvé le Vertex AI Agent Builder (anciennement appelé Vertex AI Search and Conversations). L'utilisation de l'API Agent Builder m'a fait gagner beaucoup de temps sur les problèmes d'authentification et d'accès. Au final, j'ai pu créer un chatbot qui semble naturel, en utilisant une base de connaissances que j'ai construite avec LLM et RAG."

- Avis sur Vertex AI, Tejashri P.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Il manque une documentation approfondie pour certaines fonctionnalités avancées et des cas d'utilisation plus complexes. De plus, selon la charge de travail et la configuration, les temps d'entraînement peuvent parfois sembler plus lents que lors de l'utilisation de matériel dédié pour exécuter des modèles."

- Avis sur Vertex AI, Manoj P.

2. Amazon Forecast

Amazon Forecast est un service d'apprentissage automatique entièrement géré qui utilise des algorithmes avancés pour générer des prévisions précises pour les données de séries chronologiques. Il exploite la même technologie utilisée par Amazon.com pour prédire les tendances futures pour des millions de produits. En prédisant avec précision la demande future de produits et services, les entreprises peuvent optimiser les stocks, réduire le gaspillage et améliorer la planification.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Amazon Forecast est un service d'analyse prédictive facile à utiliser qui gère automatiquement de grands volumes de données, ce qui le rend idéal pour une variété de besoins de prévision. Avec ses algorithmes avancés, il génère des prévisions très précises, aidant les entreprises à prendre des décisions éclairées basées sur des informations fiables."

- Avis sur Amazon Forecast, Annette J.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"La précision et l'efficacité des prévisions générées par Amazon Forecast dépendent fortement de la qualité et de la pertinence des données d'entrée. Si les données historiques utilisées pour l'entraînement contiennent des anomalies, des valeurs aberrantes ou d'autres problèmes de qualité, cela peut affecter négativement la précision des prévisions."

- Avis sur Amazon Forecast, Saurabh M.

3. Google Cloud TPU

Google Cloud TPU est un circuit intégré spécifique à une application d'apprentissage automatique conçu pour exécuter des modèles d'apprentissage automatique avec des services d'IA sur Google Cloud. Il offre plus de 100 pétaflops de performance dans un seul pod, ce qui est suffisant pour les besoins des entreprises et de la recherche.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"J'adore le fait que nous ayons pu construire un service d'IA de pointe axé sur la sécurité réseau grâce à l'exécution optimale des modèles d'apprentissage automatique de pointe. La puissance de Google Cloud TPU est inégalée : jusqu'à 11,5 pétaflops et 4 To de HBM. Le meilleur de tout, c'est l'interface simple et facile à utiliser de Google Cloud Platform."

- Avis sur Google Cloud TPU, Isabelle F.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"J'aimerais qu'il y ait une intégration avec les traitements de texte."

- Avis sur Google Cloud TPU, Kevin C.

4. Jarvis

Jarvis par NVIDIA est une plateforme d'apprentissage automatique qui fournit une interface conviviale pour construire et déployer des modèles d'AM. Elle simplifie le processus de préparation des données, de sélection des modèles, d'entraînement et d'évaluation. Jarvis ML offre des modèles préconstruits pour des tâches courantes comme la classification d'images, le traitement du langage naturel et la prévision de séries chronologiques.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Jarvis est similaire à d'autres technologies d'IA, mais ce que j'apprécie le plus, c'est sa fonctionnalité d'entrée par commande vocale, qui améliore la productivité. De plus, il fournit des suggestions de contenu créatif pour les créateurs de blogs, ce qui en fait un outil précieux pour la génération de contenu."

- Avis sur Jarvis, Akshit N.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"La fonctionnalité vocale est efficace, mais les utilisateurs habitués à Google Voice peuvent trouver la fluidité de l'entrée à la sortie moins satisfaisante par rapport à d'autres options vocales. Bien que l'interface utilisateur semble visuellement attrayante, il est essentiel que l'API configurée derrière l'interface utilisateur fonctionne également bien."

- Avis sur Jarvis, Adithya K.

5. Aerosolve

Aerosolve est une plateforme logicielle d'apprentissage automatique conçue principalement pour les applications d'analyse prédictive et de science des données. Elle est particulièrement reconnue pour sa facilité d'utilisation, permettant aux utilisateurs de construire des modèles complexes sans nécessiter de compétences en programmation étendues.

Ce que les utilisateurs aiment le plus :

"Je suis impressionné par ses capacités avancées. Il est très facile à utiliser, avec une mise en œuvre fluide et une intégration simple. De plus, le support client est correct, rendant l'expérience globale positive."

- Avis sur Aerosolve, Rahul S.

Ce que les utilisateurs n'aiment pas :

"Aerosolve est insuffisant dans des domaines tels que les capacités de traitement d'images."

- Avis sur Aerosolve, Aurelija A.

L'IA est le cerveau, l'AM est le muscle !

L'apprentissage automatique est le muscle qui permet à l'IA d'apprendre, de s'adapter et d'effectuer des tâches complexes. De la science des données à l'ingénierie de l'IA, l'apprentissage automatique est utilisé partout.

À mesure que l'apprentissage automatique continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à voir encore plus d'applications innovantes. Des voitures autonomes à la médecine personnalisée, l'apprentissage automatique transforme les industries et améliore nos vies.

Cependant, avec ce progrès vient la responsabilité de s'assurer que ces technologies sont développées et utilisées de manière éthique. En abordant des préoccupations telles que la confidentialité des données et les biais, nous pouvons exploiter la puissance de l'IA grâce à l'apprentissage automatique et créer un avenir plus personnalisé, inclusif et intelligent.

Découvrez les statistiques de l'apprentissage automatique qui façonneront le paysage futur.

Cet article a été publié à l'origine en 2021. Il a été mis à jour avec de nouvelles informations.