Le Machine Learning (Apprentissage Automatique)<\/a>, ou ML, est un sous-ensemble fondamental de l’Intelligence Artificielle<\/a> qui r\u00e9volutionne la fa\u00e7on dont les ordinateurs r\u00e9solvent les probl\u00e8mes. Au lieu d’\u00eatre explicitement programm\u00e9s avec chaque r\u00e8gle pour accomplir une t\u00e2che, les syst\u00e8mes de ML utilisent des algorithmes IA<\/a> pour analyser de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es d’Entra\u00eenement IA<\/a>, identifier des motifs et \u00ab\u00a0apprendre\u00a0\u00bb \u00e0 faire des pr\u00e9dictions ou \u00e0 prendre des d\u00e9cisions sans intervention humaine directe. C’est la science qui permet aux ordinateurs d’agir sans \u00eatre explicitement programm\u00e9s.<\/p> Le ML est intrins\u00e8quement d\u00e9pendant des donn\u00e9es. Les performances d’un mod\u00e8le ML sont directement li\u00e9es \u00e0 la quantit\u00e9 et \u00e0 la qualit\u00e9 des donn\u00e9es sur lesquelles il est entra\u00een\u00e9. Les mod\u00e8les complexes, en particulier en Deep Learning (Apprentissage Profond)<\/a>, n\u00e9cessitent souvent des ensembles de donn\u00e9es massifs (Big Data et IA<\/a>) pour apprendre efficacement. L’acquisition, le stockage, le nettoyage et la pr\u00e9paration de ces donn\u00e9es constituent un d\u00e9fi important et souvent co\u00fbteux.<\/p> Le ML n’est pas une approche unique. Les principaux types comprennent :<\/p> Choisir la bonne approche et le bon algorithme est crucial pour le succ\u00e8s.<\/p> Souvent, les donn\u00e9es brutes ne sont pas dans un format optimal pour qu’un algorithme ML puisse apprendre efficacement. L’ing\u00e9nierie des caract\u00e9ristiques est le processus de s\u00e9lection, de transformation et de cr\u00e9ation des variables (caract\u00e9ristiques) \u00e0 partir des donn\u00e9es brutes qui seront utilis\u00e9es comme entr\u00e9es pour le mod\u00e8le ML. C’est une \u00e9tape critique qui demande une expertise du domaine et peut avoir un impact consid\u00e9rable sur les performances du mod\u00e8le.<\/p> Comment savoir si un mod\u00e8le ML fonctionne bien ? Il est essentiel d’\u00e9valuer ses performances sur des donn\u00e9es qu’il n’a jamais vues auparavant (donn\u00e9es de test) en utilisant des m\u00e9triques appropri\u00e9es (par exemple, exactitude, pr\u00e9cision, rappel, score F1 pour la classification). Des techniques comme la validation crois\u00e9e sont utilis\u00e9es pour obtenir une estimation plus robuste des performances du mod\u00e8le et \u00e9viter le surajustement (lorsque le mod\u00e8le m\u00e9morise les donn\u00e9es d’entra\u00eenement mais ne se g\u00e9n\u00e9ralise pas bien).<\/p> Le ML transforme le IA pour le Marketing<\/a> en permettant :<\/p> Brandeploy n’est pas une plateforme de ML. Cependant, \u00e0 mesure que le ML g\u00e9n\u00e8re des informations et pilote la personnalisation, Brandeploy devient essentiel pour g\u00e9rer le contenu r\u00e9sultant. Si le ML identifie des segments ou pr\u00e9dit les messages les plus efficaces, Brandeploy fournit la plateforme de content automation<\/a> pour cr\u00e9er et diffuser ces variations de contenu de mani\u00e8re coh\u00e9rente et conforme \u00e0 la marque (plateforme de gouvernance de marque<\/a>). Il garantit que les informations bas\u00e9es sur le ML sont traduites en communications de marque efficaces et contr\u00f4l\u00e9es.<\/p> D\u00e9couvrez comment les machines apprennent gr\u00e2ce au Machine Learning. Comprenez ses concepts fondamentaux et ses applications. Voyez comment Brandeploy vous aide \u00e0 g\u00e9rer le contenu marketing dans un monde de plus en plus fa\u00e7onn\u00e9 par le ML. Planifiez une d\u00e9mo.<\/p>Le d\u00e9fi : le besoin de donn\u00e9es (beaucoup de donn\u00e9es)<\/h3>
Types d’apprentissage machine : supervis\u00e9, non supervis\u00e9, et au-del\u00e0<\/h3>
Ing\u00e9nierie des caract\u00e9ristiques (feature engineering)<\/h3>
\u00c9valuation et validation des mod\u00e8les<\/h3>
Applications du ml en marketing<\/h3>
Brandeploy : g\u00e9rer le contenu influenc\u00e9 par le ml<\/h3>