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Comment émanciper le machine learning

Écrit par  IT social , mardi, 13 mars 2018 08:39 , BIG DATA.
Comment émanciper le machine learning Sergey-Adobe Stock

A peine dévoilé que déjà le machine learning s’annonce comme un vecteur de progrès considérable, au travers de 5 domaines aptes à le rendre plus facile, plus rapide et moins coûteux.

Branche de l'Intelligence Artificielle (IA) qui se nourrit de données pour découvrir automatiquement des modèles et des anomalies, faire des prédictions et prendre des décisions, le machine learning s’impose.

Pour autant, malgré sa puissance et sa polyvalence, si près de 9 entreprises sur 10 affirment avoir déjà adopté l’IA, elles sont moins de 1 sur 10 à investir dans le machine learning (source : SAP Leonardo). Il s’avère qu’un certain nombre de facteurs limitent son adoption : le manque de praticiens qualifiés ; le manque de maturité sur les outils et les cadres de travail, qui par ailleurs sont en constante évolution. La difficulté, longue et coûteuse, de l'obtention des grands ensembles de données que nécessitent certaines techniques de développement de modèles.

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