{"id":86,"date":"2018-03-30T11:23:22","date_gmt":"2018-03-30T09:23:22","guid":{"rendered":"http:\/\/www.claravista.fr\/blog\/?p=86"},"modified":"2018-07-13T16:46:16","modified_gmt":"2018-07-13T14:46:16","slug":"glossaire-machine-learning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.claravista.ai\/blog\/2018\/03\/30\/glossaire-machine-learning\/","title":{"rendered":"Glossaire : Machine Learning"},"content":{"rendered":"
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Qu’est-ce que le Machine Learning ?<\/h1>\n

Les termes d\u2019Intelligence Artificielle et de Machine Learning sont souvent utilis\u00e9s indistinctement \u00e0 tort, sans doute parce qu\u2019ils sont \u00e9troitement li\u00e9s. Aujourd’hui nous d\u00e9m\u00ealons cet imbroglio.<\/p>\n

D\u00e9finition<\/h4>\n

Le Machine Learning correspond \u00e0 l\u2019utilisation d’algorithmes complexes qui recalculent continuellement leurs pr\u00e9dictions \u00e0 partir des nouvelles donn\u00e9es et enrichissent ainsi leur connaissance d\u2019un sujet. L\u2019objectif de ces algorithmes est de pr\u00e9dire un r\u00e9sultat ou une action dans le futur.<\/p>\n

D\u00e9mystification<\/h4>\n

Si les algorithmes de Machine Learning ont pour particularit\u00e9 de s’am\u00e9liorer en continu et surpassent le cerveau humain dans le traitement d\u2019un volume important de donn\u00e9es complexes, ils ne sont pour autant pas totalement autonomes et l\u2019intelligence humaine sera toujours n\u00e9cessaire pour nourrir l\u2019algorithme en donn\u00e9es et le param\u00e9trer de mani\u00e8re optimale, sans le noyer dans les donn\u00e9es.<\/p>\n

Le mot de ClaraVista<\/h4>\n

Chez Claravista nous utilisons les algorithmes de Machine Learning \u00e0 diff\u00e9rentes fins dont voici quelques exemples :<\/p>\n

> Pr\u00e9dire si un client va se d\u00e9sabonner d’un service en fonction de diff\u00e9rents crit\u00e8res comme la mani\u00e8re d’utiliser le service<\/span><\/p>\n

> Calculer en temps r\u00e9el des recommandations personnalis\u00e9es d’articles (bas\u00e9es sur les vues d’autres utilisateurs ayant lu le m\u00eame type d’articles – les \u00ab\u00a0look alike\u00a0\u00bb – ainsi que sur le texte des articles)<\/span><\/p>\n

> Calculer des recommandations produits en fonction de l’historique d’achat et de la navigation client<\/span><\/p>\n

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