Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning se produit lorsqu’un logiciel est capable de prédire correctement le déroulement d’un scénario et d’y réagir sans intervention humaine en se fondant sur les résultats précédents.

Définition du machine learning

Le machine learning fait référence au processus par lequel les ordinateurs développent la reconnaissance de schémas ou l’aptitude à apprendre continuellement et à faire des prévisions basées sur des données, puis à faire des ajustements sans avoir été spécifiquement programmés pour le faire. Le machine learning est une forme d’intelligence artificielle qui automatise efficacement le processus de création de modèles analytiques et qui permet aux machines de s’adapter à de nouveaux scénarios de manière indépendante.

Pourquoi le machine learning ?

Que vous soyez ou non enthousiaste à l’idée qu’un réseau neuronal artificiel soit un jour assez sophistiqué pour être une réplique de la conscience humaine, il existe d’indéniables avantages pratiques au machine learning, présentés ci-après :

  • Gestion intelligente du big data – La profusion et la variété des données générées lors des interactions des humains et d’autres forces environnementales avec la technologie rendent leur traitement et leur analyse impossibles sans la vitesse et la sophistication de l’apprentissage automatique.
  • Périphériques intelligents – Les périphériques à porter comme un vêtement pour suivre les objectifs de santé et de forme physique, les voitures autonomes, les « villes intelligentes » dotées d’infrastructures qui peuvent réduire automatiquement les pertes de temps et d’énergie, l’Internet des objets (IoT), qui recèle de grandes promesses, et le machine learning peuvent tous contribuer à donner du sens à cette masse croissante de données.
  • Expériences client riches – Le machine learning permet aux moteurs de recherche, aux applis Web et autres technologies d’adapter les résultats et les recommandations aux préférences des utilisateurs, en créant des solutions agréablement personnalisées pour les consommateurs.

Solutions de machine learning de HPE

Les solutions pour serveurs de Hewlett Packard Enterprise sont conçues pour aider les consommateurs à réaliser des performances en temps réel pour leurs charges de travail en IA. Le système HPE Apollo 6000 est une plate-forme de « deep learning » (apprentissage profond) conçue pour offrir une performance et une évolutivité exceptionnelles avec une empreinte relativement petite.


Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning et a récemment affiché des performances significativement supérieures à certaines approches de machine learning traditionnel. Le deep learning utilise une combinaison de réseaux neuronaux artificiels multicouches, et de formation intensive en données et en calcul, inspirés des découvertes les plus récentes sur le comportement du cerveau humain. Cette approche est devenue si efficace qu’elle a commencé à surpasser les capacités humaines dans plusieurs domaines, tels que la reconnaissance vocale et visuelle et le traitement du langage naturel.

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Ressources

Article : Court-circuit : La vulnérabilité du machine learning en termes de sécurité

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Avec la popularité toujours croissante du machine learning, la sécurité exige de trouver l’équilibre entre les avantages et le contrôle de la machine.

Article : L’essor du machine learning

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Le machine learning influence toutes les tendances récentes. L’expert en données et en analyses, Marcus Borba, décrit l’essor du machine learning dans certains domaines clés.

Article de blog : Le machine learning dans le cloud – Toutes les possibilités

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Article par une bloggeuse invitée, Julie Choi, Director Product Marketing, HPE Software

Article de blog : Les API de machine learning mettent en œuvre un Internet des objets plus intelligent

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L’Internet des objets est l'évolution de la technologie machine à machine (M2M) et se situe à l'interconnexion des périphériques et des plates-formes de gestion. Certains périphériques IoT peuvent voir, alors que d’autres peuvent entendre, sentir, surveiller et/ou contrôler.

Article de blog : Faire de l’intelligence artificielle un outil prêt pour l’entreprise

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