Apprentissage automatique
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est le concept selon lequel un programme informatique peut apprendre et s'adapter à de nouvelles données sans intervention humaine. L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui maintient à jour les algorithmes intégrés d'un ordinateur, quels que soient les changements dans l'économie mondiale.
Comprendre l'apprentissage automatique
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, connue sous le nom de mégadonnées,. devient facilement disponible et accessible en raison de l'utilisation progressive de la technologie, en particulier des capacités informatiques avancées et du stockage en nuage. Les entreprises et les gouvernements réalisent les énormes informations qui peuvent être obtenues en exploitant les mégadonnées, mais manquent 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 collecter, traiter, communiquer et partager des informations utiles à partir d'ensembles de données. L'apprentissage automatique est une méthode d'IA de plus en plus utilisée pour le traitement du Big Data.
Les diverses applications de données de l'apprentissage automatique sont formées par un algorithme complexe ou 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 de prise de décision. Lorsque de nouvelles données ou des données supplémentaires deviennent disponibles, l'algorithme ajuste automatiquement les paramètres pour vérifier un changement de modèle, le cas échéant. Cependant, le modèle ne devrait pas changer.
Utilisations de l'apprentissage automatique
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 sur Internet ou des transactions précédentes des utilisateurs. Les établissements de crédit peuvent intégrer l'apprentissage automatique pour prédire les créances douteuses et créer un modèle de risque de crédit. Les centres d'information peuvent utiliser l'apprentissage automatique pour couvrir d'énormes quantités d'actualités de tous les coins du monde. Les banques peuvent créer des outils de détection de fraude à partir de techniques d'apprentissage automatique. L'intégration de l'apprentissage automatique à l'ère du numérique est sans fin à mesure que les entreprises et les gouvernements deviennent de plus en plus conscients des opportunités que présentent les mégadonnées.
Application de 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 et 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 peuvent n'être accessibles 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 qu'une quantité limitée d'informations que les humains peuvent collecter et traiter dans un laps de temps 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'investissements. Supposons que le gestionnaire d'actifs investisse uniquement dans des actions minières. Le modèle intégré au système analyse le Web et collecte 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 l'entreprise n'auraient pas été en mesure d'obtenir les informations contenues dans l'ensemble de données en utilisant leurs pouvoirs humains et leur intellect. Les paramètres construits parallèlement au modèle extraient uniquement 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.
Exemple d'apprentissage automatique
Supposons que la société minière XYZ vient de découvrir une mine de diamants dans une petite ville d'Afrique du Sud. Un outil d'apprentissage automatique entre les mains d'un gestionnaire d'actifs qui se concentre sur les sociétés minières mettrait en évidence ces données comme étant pertinentes. Le modèle de l'outil d'apprentissage automatique utiliserait ensuite un outil d'analyse appelé analyse prédictive pour faire des prédictions sur la rentabilité de l'industrie minière pendant une période donnée ou sur les actions minières susceptibles d'augmenter en valeur à un certain moment, en fonction de la informations récentes découvertes, sans aucune contribution du gestionnaire d'actifs. Ces informations sont relayées au gestionnaire d'actifs pour analyser et prendre une décision pour son portefeuille. Le gestionnaire d'actifs peut alors prendre la décision d'investir des millions de dollars dans des actions XYZ.
À la suite d'un événement défavorable, comme la grève des mineurs sud-africains, 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 des 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, il est en mesure de limiter ses pertes en sortant du titre.
Points forts
L'apprentissage automatique est utile pour analyser l'immense quantité d'informations qui sont constamment et facilement disponibles dans le monde pour aider à la prise de décision.
Un algorithme complexe ou un code source est intégré à un ordinateur qui permet à la machine d'identifier les données et de construire des prédictions autour des données qu'elle identifie.
L'apprentissage automatique peut être appliqué dans divers domaines, tels que l'investissement, la publicité, les prêts, l'organisation des actualités, la détection des fraudes, etc.
L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle (IA) avec un concept selon lequel un programme informatique peut apprendre et s'adapter à de nouvelles données sans intervention humaine.
