Le Machine Learning (Apprentissage Automatique)<\/a>, un sous-domaine de l’Intelligence Artificielle<\/a>, permet aux ordinateurs d’apprendre \u00e0 partir de donn\u00e9es sans \u00eatre explicitement programm\u00e9s. Au sein du machine learning, l’apprentissage supervis\u00e9 vs non supervis\u00e9<\/a> repr\u00e9sente deux approches fondamentales distinctes quant \u00e0 la mani\u00e8re dont les algorithmes IA<\/a> apprennent. Comprendre cette diff\u00e9rence est crucial pour savoir quand et comment appliquer diff\u00e9rents types de mod\u00e8les de machine learning.<\/p> Dans l’apprentissage supervis\u00e9, l’algorithme est entra\u00een\u00e9 sur un ensemble de donn\u00e9es d’Entra\u00eenement IA<\/a> qui sont \u00e9tiquet\u00e9es. Cela signifie que pour chaque point de donn\u00e9es d’entr\u00e9e, la sortie correcte (ou \u00ab\u00a0label\u00a0\u00bb) est fournie. C’est comme apprendre avec un professeur qui vous donne les bonnes r\u00e9ponses. L’algorithme apprend \u00e0 mapper les entr\u00e9es aux sorties correctes en identifiant des motifs dans les donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es. Une fois entra\u00een\u00e9, il peut faire des pr\u00e9dictions sur de nouvelles donn\u00e9es non vues dont il ne conna\u00eet pas les \u00e9tiquettes.<\/p> Dans l’apprentissage non supervis\u00e9, l’algorithme est entra\u00een\u00e9 sur des donn\u00e9es qui ne sont pas \u00e9tiquet\u00e9es. Il n’y a pas de \u00ab\u00a0bonnes r\u00e9ponses\u00a0\u00bb fournies. L’objectif de l’algorithme est de d\u00e9couvrir par lui-m\u00eame des structures, des relations ou des motifs cach\u00e9s dans les donn\u00e9es. C’est comme explorer un nouvel environnement sans carte ni guide.<\/p> Le choix entre l’apprentissage supervis\u00e9 et non supervis\u00e9 d\u00e9pend du probl\u00e8me que vous essayez de r\u00e9soudre et de la nature des donn\u00e9es disponibles :<\/p> Il existe \u00e9galement l’apprentissage semi-supervis\u00e9 (m\u00e9lange des deux) et l’apprentissage par renforcement (apprentissage par essais et erreurs avec r\u00e9compenses).<\/p> Les deux approches sont pertinentes pour le IA pour le Marketing<\/a>. L’apprentissage supervis\u00e9 peut pr\u00e9dire le taux de d\u00e9sabonnement des clients ou classer les leads. L’apprentissage non supervis\u00e9 peut segmenter les audiences pour des campagnes cibl\u00e9es ou identifier des sujets \u00e9mergents dans les discussions sur les r\u00e9seaux sociaux. Comprendre la diff\u00e9rence IA, Machine Learning, Deep Learning<\/a> et ces approches aide \u00e0 s\u00e9lectionner les bons outils et techniques.<\/p> Brandeploy ne met pas directement en \u0153uvre d’algorithmes d’apprentissage supervis\u00e9 ou non supervis\u00e9. Cependant, la plateforme g\u00e8re le contenu qui peut \u00eatre inform\u00e9 par les r\u00e9sultats de ces algorithmes. Par exemple, si un algorithme non supervis\u00e9 identifie de nouveaux segments de client\u00e8le, Brandeploy peut \u00eatre utilis\u00e9 pour cr\u00e9er rapidement des supports marketing cibl\u00e9s pour ces segments \u00e0 l’aide de mod\u00e8les conformes \u00e0 la marque (plateforme de gouvernance de marque<\/a>). Si un algorithme supervis\u00e9 pr\u00e9dit quels messages sont les plus efficaces, Brandeploy peut g\u00e9n\u00e9rer ces variations de messages de mani\u00e8re coh\u00e9rente (content automation<\/a>). Brandeploy fournit le cadre permettant d’agir sur les informations d\u00e9riv\u00e9es de l’IA de mani\u00e8re contr\u00f4l\u00e9e et conforme \u00e0 la marque.<\/p> Apprenez les bases de la fa\u00e7on dont les machines apprennent. Comprendre la diff\u00e9rence entre l’apprentissage supervis\u00e9 et non supervis\u00e9 est essentiel pour comprendre de nombreuses applications d’IA. Voyez comment Brandeploy vous aide \u00e0 appliquer ces informations \u00e0 votre contenu. Demandez une d\u00e9mo.<\/p>Apprentissage supervis\u00e9 : apprendre avec un professeur<\/h3>
Apprentissage non supervis\u00e9 : trouver des motifs cach\u00e9s<\/h3>
Quand utiliser quelle approche ?<\/h3>
Pertinence pour le marketing et le contenu<\/h3>
Brandeploy : g\u00e9rer le contenu quelle que soit l’approche d’apprentissage<\/h3>