En parallèle au Big Data et de l’ensemble des données y étant stockées. Une technologie d’intelligence artificielle permettant d’exploiter totalement son potentiel est le ML.
Il permet aux ordinateurs d’apprendre sans pour autant avoir été programmés en ce sens. Le lien avec le Big Data est donc naturellement présent, ce dernier étant l’essence du ML.
Il s’agit donc d’une science dite « moderne » qui aide à découvrir des patterns afin de mettre en place des prédictions à partir de données (Big data) tout en se basant sur diverses statistiques. Le ML se révèle très efficace pour l’analyse de données de manière précise et rapide.
Comparé aux méthodes traditionnelles il est beaucoup plus compétent pour l’analyse de données transactionnelles. De données issues de plateformes CRM ou encore de réseaux sociaux.
L’étendue des données permet à ce système d’apprendre et d’appliquer des résultats à des insights de qualité supérieure. Ainsi le ML, en découvrant des patterns enfouis dans les données se veut bien plus efficace que l’intelligence humaine.
Bien que l’apprentissage automatique ne soit pas nouveau, sa définition précise déroute encore de nombreuses personnes.
Plus précisément, il s’agit d’une science moderne utilisée pour découvrir des modèles à partir de données et faire des prédictions basées sur des statistiques, l’exploration de données, la reconnaissance de formes et l’analyse prédictive.
Le premier algorithme a été créé à la fin des années 1950, et le plus célèbre est Perceptron.