Comment dresser votre dragon : Premiers pas avec l'apprentissage automatique - PromptCloud

L'intelligence artificielle a trouvé sa place dans la technologie quotidienne que nous utilisons depuis un certain temps maintenant. Si vous vous êtes déjà demandé en quoi les recommandations de produits d'Amazon sont exceptionnellement pertinentes pour vous, la réponse est l'IA. Les systèmes d'intelligence artificielle fonctionnent comme par magie, mais pour créer un bon système d'IA, vous devez disposer d'ensembles de données pertinents et volumineux. L'algorithme d'apprentissage automatique doit être alimenté en données, et plus vous lui donnez de données, mieux il fait son travail. Voyons comment fonctionne l'apprentissage automatique en un coup d'œil.

Composants d'un système d'apprentissage automatique

Chaque système d'apprentissage automatique comporte trois composants principaux :

Modèle : Le composant qui s'occupe des identifications et des prédictions.

Paramètres : facteurs ou signaux utilisés pour prendre des décisions.

Apprenant : un système qui modifie les paramètres, ce qui entraîne à son tour une modification du modèle, en s'inspirant des différences de prédictions et de résultats.

Prenons un exemple concret pour mieux comprendre le concept. Considérez que vous êtes un enseignant qui essaie d'identifier le temps optimal que les étudiants devraient passer à étudier pour obtenir la meilleure note à un examen. Voyons comment cela peut être résolu en prenant l'aide de l'apprentissage automatique.

Construire le modèle

Comme nous en avons discuté, tout commence par le modèle. Au départ, l'être humain qui construit le système ML doit lui donner un modèle pour commencer. Dans notre cas, l'enseignant peut supposer qu'étudier pendant cinq heures devrait donner le meilleur score au test.

Le modèle dépendra en outre des paramètres fournis pour effectuer des calculs et s'ajuster. Ici, les paramètres seraient les résultats des tests reçus et les heures passées à étudier. Quelque chose comme ça:

0 heures = note de 50 %
1 heure = note de 60 %
2 heures = note de 70 %
3 heures = note de 80 %
4 heures = note de 90 %
5 heures = note de 100 %

Le système ML exprimera ce qui précède dans une équation mathématique pour développer une ligne de tendance du résultat attendu.

Apprendre du conflit

Maintenant que nous avons le modèle initial, il est temps de saisir les paramètres. Vous devez alimenter le modèle avec les données, qui seraient les «résultats des tests et les heures étudiées» pour différents étudiants. Comme prévu, les scores d'entrée ne correspondront pas exactement au modèle programmé manuellement. Les résultats réels seraient supérieurs ou inférieurs à la ligne de tendance prévue.

Cette situation de conflit est ce qui déclenche l'activité d'apprentissage dans un système d'apprentissage automatique.

Le processus d'apprentissage

Les données qui ont été transmises au système d'apprentissage automatique sont ce que nous appelons un "ensemble de données de formation" et sont utilisées par le composant apprenant dans un système d'apprentissage automatique pour former et optimiser le modèle afin de l'améliorer.
Dans notre cas, l'apprenant comparerait les scores d'entrée et vérifierait à quel point ils sont éloignés du modèle initial. L'apprenant utilise ensuite des mathématiques complexes pour modifier le modèle afin de le rendre plus conforme aux données réelles. Le modèle pourrait être modifié en quelque chose comme ceci :

0 heures = note de 45 %
1 heure = note de 55 %
2 heures = note de 65 %
3 heures = note de 75 %
4 heures = note de 85 %
5 heures = note de 95 %
6 heures = note de 100 %

La prédiction a été modifiée et elle montre que 6 heures d'étude sont nécessaires pour atteindre le meilleur score à ce test. De cette façon, l'apprenant continue d'apporter de petites modifications pertinentes au modèle au fur et à mesure qu'il obtient plus de données. Comme le processus est répété un certain nombre de fois, la prédiction atteint un score de confiance assez bon, ce qui signifie que le système ML a réussi. La précision de sa prédiction est largement influencée par la quantité de données qu'elle reçoit. Il s'agissait d'un exemple simple et les cas d'utilisation réels pourraient être beaucoup plus complexes. Vous pouvez en savoir plus sur les aspects techniques de l'apprentissage automatique dans notre récent blog sur les dix meilleurs frameworks d'apprentissage automatique .

Applications du ML dans les principales industries

L'apprentissage automatique peut être appliqué à presque tous les secteurs verticaux de l'industrie pour provoquer des changements radicaux et une croissance. Examinons quelques-unes des applications populaires des principaux domaines.

Créer une recherche centrée sur le client : ne serait-il pas formidable que les moteurs de recherche de commerce électronique puissent penser exactement comme les humains ? L'un des problèmes courants avec la recherche de commerce électronique est que les utilisateurs abandonnent un portail de commerce électronique parce que les résultats de produit renvoyés par le site pour une recherche particulière n'étaient pas pertinents. Ce problème peut être résolu en tirant parti du traitement du langage naturel pour contextualiser et affiner la signification d'une requête de recherche, améliorant ainsi l'expérience de recherche de commerce électronique.

Recibler les clients potentiels : le reciblage est un excellent moyen de faire revenir les clients qui ont abandonné le panier sans vérifier ou visité une certaine page de produit plusieurs fois, sans bouger. En identifiant intelligemment l'intention d'un acheteur de commerce électronique, vous pouvez lui envoyer une offre qu'il ne peut tout simplement pas rejeter. C'est un excellent moyen de multiplier vos taux de conversion sans trop d'effort.

Identifiez des prospects cibles exceptionnels : L'identification de vos prospects à fort potentiel est essentielle pour générer plus de revenus. Grâce à l'utilisation de l'apprentissage automatique pour analyser les habitudes d'achat de vos clients, vous pouvez facilement repérer les prospects exceptionnels et les cibler avec une précision accrue, améliorant ainsi votre génération de prospects.

Améliorer les recommandations pour les clients : les moteurs de recommandation sont conçus pour enregistrer les habitudes d'achat des clients afin de recommander les produits dont ils auront probablement besoin ensuite. Un exemple simple serait la suggestion d'un étui de téléphone à quelqu'un qui vient d'acheter un nouveau smartphone. La pertinence des recommandations serait extrêmement élevée étant donné qu'il existe déjà une mine d'or de données historiques disponibles sur les habitudes d'achat des clients.

S'attaquer aux faux avis : les avis des clients, qu'ils soient positifs ou négatifs, auront un impact sur les décisions d'achat des acheteurs de commerce électronique. Les marques sont connues pour propager des critiques négatives afin de faire tomber leurs concurrents. De nombreux détaillants de commerce électronique ont commencé à utiliser l'intelligence artificielle pour lutter contre les faux avis en mettant l'accent sur les avis vérifiés et utiles.

Attirer les talents : identifier et attirer les talents pertinents à l'aide de l'IA a connu une reprise ces dernières années. Linkedin, par exemple, utilise l'apprentissage automatique pour recommander des emplois en les faisant correspondre aux compétences et aux qualifications du candidat. D'autres sites d'emploi populaires comme Glassdoor, Seek et Indeed utilisent également des algorithmes d'apprentissage automatique similaires pour créer des cartes d'interaction à partir des recherches, publications, clics et connexions précédents des utilisateurs. Vous pouvez en savoir plus sur le jumelage d'emplois et son fonctionnement ici.

Détection de l'attrition : comprendre les employés et pourquoi ils décident de partir ou de rester dans une entreprise est l'une des principales questions de l'analyse des ressources humaines. L'identification du risque d'attrition nécessite une reconnaissance avancée des modèles et un ensemble de variables qui doivent être définies sur mesure pour l'entreprise en question. Avec l'aide de l'apprentissage automatique, les points apparemment éloignés peuvent être connectés en quelques secondes, libérant ainsi le temps des représentants des RH pour se concentrer sur la minimisation du risque plutôt que sur son identification.

Suivi et évaluation des candidats : dans les entreprises qui reçoivent un grand nombre de candidats, le suivi et l'évaluation constituent une lourde charge de travail qui ne peut être minimisée que par l'utilisation de l'apprentissage automatique. Alors que la quête des meilleurs talents est en augmentation, de nombreux représentants des RH ont commencé à utiliser des évaluations basées sur des algorithmes pour rendre la tâche plus rapide et plus efficace.

Tarification dynamique et prévisions tarifaires : les prix des hôtels et les tarifs des vols changent en un clin d'œil et peuvent également varier considérablement en fonction du fournisseur de services. Ces modifications ne peuvent pas être suivies manuellement. Par conséquent, les services de grattage Web sont exploités pour surveiller les changements de prix et ces données sont utilisées pour prédire les tarifs futurs et pour affiner la stratégie de tarification. Avec des données historiques sur les prix à votre disposition, vous pouvez créer un algorithme d'apprentissage automatique capable de prédire les futurs changements de prix. Les paramètres d'entrée peuvent inclure les tendances saisonnières, les offres spéciales, la croissance de la demande et les concurrents actifs.

Télécharger des ensembles de données de voyage à partir de DataStock

Assistants de voyage intelligents : étant donné que la commodité est reine dans le monde trépidant d'aujourd'hui, les services intelligents alimentés par l'IA gagnent en popularité dans de nombreux secteurs. La réservation de voyages est l'un de ces domaines où l'automatisation alimentée par des algorithmes peut être d'une grande aide. Des robots intelligents peuvent être formés pour écouter votre plan de voyage et effectuer la réservation pour vous. Les assistants virtuels alimentés par l'IA sont même intégrés dans les applications de messagerie instantanée populaires telles que Facebook Messenger, Telegram, Skype et Slack. Avec cela, les utilisateurs peuvent faire une foule de choses comme trouver les offres les moins chères, faire des réservations d'hôtel et réserver des vols. Ces assistants intelligents peuvent également donner de précieuses suggestions aux utilisateurs sur les destinations populaires, les restaurants, les attractions touristiques, etc.

Données d'entraînement pour l'apprentissage automatique

Maintenant que le concept d'apprentissage automatique est plus clair pour vous, il est temps de l'appliquer dans votre entreprise et d'en tirer d'innombrables avantages. Dans toutes les applications innovantes de l'IA, une chose qui reste commune, ce sont les données d'entraînement. Vous auriez besoin d'un approvisionnement constant en données pour entraîner votre système d'apprentissage automatique, car il s'agit du composant le plus vital d'un système d'apprentissage automatique.

Les ensembles de données de formation doivent être récents, pertinents et de bonne qualité pour que votre système d'apprentissage automatique se révèle utile. Pendant votre quête d' ensembles de données de formation , vous pouvez consulter DataStock qui vous permet de télécharger des ensembles de données complets, propres et prêts à l'emploi à partir d'un large éventail d'industries telles que le commerce électronique, le recrutement, les voyages, la santé et les petites annonces.