Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
L'apprentissage automatique est le concept qu'un programme informatique peut apprendre et s'adapter à de nouvelles données sans interférence humaine. L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui maintient les algorithmes intégrés d'un ordinateur à jour, indépendamment des changements dans l'économie mondiale.
Apprentissage automatique expliqué
Divers secteurs de l'économie traitent d'énormes quantités de données disponibles dans différents formats à partir de sources disparates. L'énorme quantité de données, appelées big data, devient facilement disponible et accessible en raison de l'utilisation progressive de la technologie. Les entreprises et les gouvernements se rendent compte des énormes connaissances qui peuvent être tirées de l'exploitation des mégadonnées, mais ne disposent pas des ressources et du temps nécessaires pour parcourir sa richesse d'informations. En tant que telles, des mesures d'intelligence artificielle sont utilisées par différentes industries pour recueillir, traiter, communiquer et partager des informations utiles à partir d'ensembles de données. L'apprentissage automatique est une méthode de plus en plus utilisée pour le traitement des mégadonnées.
Applications d'apprentissage automatique
Les différentes applications de données de l'apprentissage automatique sont formées par le biais d'un algorithme complexe ou d'un code source intégré à la machine ou à l'ordinateur. Ce code de programmation crée un modèle qui identifie les données et construit des prédictions autour des données qu'il identifie. Le modèle utilise des paramètres intégrés à l'algorithme pour former des modèles pour son processus décisionnel. Lorsque de nouvelles données ou des données supplémentaires deviennent disponibles, l'algorithme ajuste automatiquement les paramètres pour vérifier s'il y a un changement de modèle, le cas échéant. Cependant, le modèle ne devrait pas changer.
L'apprentissage automatique est utilisé dans différents secteurs pour diverses raisons. Les systèmes de négociation peuvent être calibrés pour identifier de nouvelles opportunités d'investissement. Les plates-formes de marketing et de commerce électronique peuvent être réglées pour fournir des recommandations précises et personnalisées à leurs utilisateurs en fonction de l'historique de recherche Internet des utilisateurs ou des transactions précédentes. Les établissements de crédit peuvent intégrer l'apprentissage automatique pour prévoir les créances douteuses et construire un modèle de risque de crédit. Les centres d'information peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour couvrir d'énormes quantités de nouvelles provenant de tous les coins du monde. Les banques peuvent créer des outils de détection de fraude à partir de techniques d'apprentissage automatique. L'incorporation de l'apprentissage automatique à l'ère du numérique est infinie alors que les entreprises et les gouvernements deviennent plus conscients des opportunités que présentent les mégadonnées.
Comment fonctionne l'apprentissage automatique
Le fonctionnement de l'apprentissage automatique peut être mieux expliqué par une illustration dans le monde financier. Traditionnellement, les acteurs de l'investissement sur le marché des valeurs mobilières tels que les chercheurs financiers, les analystes, les gestionnaires d'actifs, les investisseurs individuels parcourent de nombreuses informations provenant de différentes sociétés du monde entier pour prendre des décisions d'investissement rentables. Cependant, certaines informations pertinentes peuvent ne pas être largement diffusées par les médias et ne peuvent être révélées qu'à quelques privilégiés qui ont l'avantage d'être des employés de l'entreprise ou des résidents du pays d'où proviennent les informations. De plus, il n'y a que peu d'informations que les humains peuvent collecter et traiter dans un délai donné. C'est là que l'apprentissage automatique entre en jeu.
Une société de gestion d'actifs peut utiliser l'apprentissage automatique dans son domaine d'analyse et de recherche d'investissement. Supposons que le gestionnaire d'actifs n'investit que dans des actions minières. Le modèle intégré au système analyse le Web et recueille tous les types d'événements d'actualité des entreprises, des industries, des villes et des pays, et ces informations recueillies constituent l'ensemble de données. Les gestionnaires d'actifs et les chercheurs de la firme n'auraient pas pu obtenir les informations contenues dans l'ensemble de données en utilisant leurs pouvoirs humains et leur intelligence. Les paramètres construits parallèlement au modèle n'extraient que des données sur les sociétés minières, les politiques réglementaires sur le secteur de l'exploration et les événements politiques dans certains pays de l'ensemble de données. Supposons qu'une société minière XYZ vient de découvrir une mine de diamants dans une petite ville d'Afrique du Sud, l'application d'apprentissage automatique mettrait ces données en évidence. Le modèle pourrait alors utiliser un outil d'analyse appelé analyse prédictive pour faire des prédictions sur la rentabilité de l'industrie minière pour une période donnée ou sur les stocks miniers susceptibles d'augmenter en valeur à un certain moment. Ces informations sont relayées au gestionnaire d'actifs pour analyser et prendre une décision concernant son portefeuille. Le gestionnaire d'actifs peut décider d'investir des millions de dollars dans des actions XYZ.
À la suite d'un événement défavorable, tel que des mineurs sud-africains en grève, l'algorithme informatique ajuste automatiquement ses paramètres pour créer un nouveau modèle. De cette façon, le modèle de calcul intégré à la machine reste à jour même avec les changements dans les événements mondiaux et sans avoir besoin d'un humain pour modifier son code pour refléter les changements. Parce que le gestionnaire d'actifs a reçu ces nouvelles données à temps, ils sont en mesure de limiter ses pertes en quittant le stock.