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. Forme d’intelligence artificielle, le machine learning automatise de manière efficace le processus de création de modèle analytique et permet aux machines de s’adapter à de nouveaux scénarios de manière autonome.
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 :
- 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.
Sous-groupe du machine learning, le deep learning a récemment démontré une performance nettement supérieure comparé à certaines approches de machine learning traditionnelles. 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 de blog : Faire de l’intelligence artificielle un outil prêt pour l’entreprise
En qualité de dirigeant, vous vous demandez sûrement comment appliquer l’intelligence artificielle dans votre propre environnement et ce conformément aux besoins uniques de votre entreprise. Nous pouvons vous aider. Hewlett Packard Enterprise a dévoilé aujourd’hui de nouveaux services et solutions pour l’intelligence artificielle répondant ainsi aux besoins uniques des entreprises.
Rapport d'analyste : Rapport ESG : Le machine learning procure de meilleures informations
Découvrez comment l’analyse prédictive et le machine learning peuvent vous aider à optimiser les performances des applications et à satisfaire les besoins de l’entreprise grâce à Nimble Storage Infosight.
Reference Guide : Le machine learning peut-il empêcher les temps d’arrêt des applications ?
Grâce aux sciences des données et aux analyses prédictives du machine learning de Nimble Storage, améliorez la performance et la disponibilité des applications en réduisant l’écart entre applications et données.
Livre blanc : Mesurez-vous les performances de l'application de manière précise ?
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