Le monde crée chaque jour plus de 2,5 quintillions d’octets de données . Au cours des deux dernières années seulement, 90 % des données mondiales ont été générées . Dans ce scénario, il devient crucial pour les entreprises et les organisations de s'adapter à cette axée sur les données . Pour cela, le Machine Learning joue un rôle essentiel dans la tâche de passer des données aux décisions . Le processus peut être divisé en quatre étapes : compréhension des données, prédiction, prise de décision et inférence causale.
Étape 1 : Comprendre les données
La première étape consiste à comprendre les données, à la fois les aspects techniques et les connaissances spécifiques au domaine. Les deux sont nécessaires pour comprendre les données et résoudre les problèmes. Les statistiques descriptives , l'analyse de cluster et la visualisation des données sont très utiles pour résumer, regrouper et obtenir des premiers aperçus des données. Dans les cas où les données comportent de nombreuses dimensions, il est possible d’appliquer des techniques telles que l’ACP pour améliorer la situation. Cette méthode est très utile car elle est capable de résumer les informations provenant de données de grande dimension en quelques dimensions. Il est essentiel que l’analyste comprenne très bien les données avant de passer aux étapes de prédiction et de modélisation. Un autre point très important est de se poser les bonnes questions dès le départ, ce qui rend la connaissance du terrain déterminante.
Étape 2 : Prédiction
L’étape suivante est la prédiction, c’est-à-dire la découverte de ce qui pourrait arriver. Tous les problèmes prédictifs ne sont pas égaux, il existe des problèmes de régression et de classification. des méthodes d'apprentissage supervisé , mais la cible est numérique en régression, alors qu'en classification, il s'agit d'une classe. Il existe de nombreux modèles prédictifs pour chaque problème, tels que la régression linéaire et la régression logistique . Des modèles de réseaux neuronaux ont fleuri ces dernières années. Ces techniques sont connues sous le nom de Deep Learning et sont idéales pour traiter des données non structurées. En général, la prévision est un outil très puissant pour modéliser l’incertitude et fournir une vision plus claire de l’avenir.
Étape 3 : Prise de décision
Une fois que vous comprenez les données et faites des prédictions sur ce qui va se passer, il est temps de décider quoi faire ensuite. Cette étape est une prise de décision dans une approche basée sur les données. Un aspect clé de la prise de décision est la modélisation de l’incertitude ; à cette fin, les modèles prédictifs sont essentiels. Un autre point très important est d’équilibrer risque et récompense afin de prendre les meilleures décisions. L'objectif est de mener des actions qui génèrent des récompenses immédiates pour l'entreprise, mais qui permettent également d'obtenir de meilleures données et informations pour les décisions futures. Pour réaliser tout cela, il est crucial de comprendre la dynamique du problème commercial spécifique. Cette dynamique est construite par deux facteurs : la manière dont les actions impactent l’état de l’entreprise et la vitesse à laquelle les données et informations peuvent être obtenues. Une fois le scénario identifié et tous les facteurs pris en compte, le défi consiste à prendre la bonne décision.
Étape 4 : Inférence causale
La prochaine étape concerne l’inférence causale et la manière dont elle peut fournir les outils nécessaires pour comprendre et quantifier les relations entre cause et effet. Dans la recherche de la causalité, un aspect clé est l' essai contrôlé randomisé . Ce processus consiste en une sélection aléatoire d'éléments pour deux groupes et une collecte de leurs données. Un groupe est le contrôle, où aucune action n’a été appliquée, et l’autre groupe est le traitement, où une action spécifique a été appliquée. La méthode scientifique entre en action avec les tests d'hypothèses , une méthode systématique qui permet d'accepter ou de rejeter des hypothèses, sur la base des données générées par l'expérience. L'inférence causale joue un rôle essentiel dans l'apprentissage automatique car elle détermine, sur la base des données, les relations de cause à effet. Ceci est crucial pour analyser l’étape de prise de décision, car l’inférence causale détermine quelles actions ont réellement un effet et lesquelles n’en ont pas.
Applications
Il existe d’innombrables applications de l’apprentissage automatique dans tous les types d’industries. Les entreprises des secteurs de la vente au détail, de la finance, des assurances, du marketing, de la santé et de nombreux autres domaines utilisent le Machine Learning pour résoudre leurs problèmes commerciaux. méthodes statistiques , telles que la régression linéaire, la régression logistique et l'analyse des séries chronologiques techniques de Deep Learning aident les entreprises à passer des données aux décisions . Le monde est de plus en plus axé sur les données. Ce scénario rend crucial pour les entreprises, les gouvernements et les organisations de passer de décisions basées sur l’instinct à des décisions basées sur des données.
Pour voir les applications des méthodes de Machine Learning dans des problèmes réels, consultez le 4tune.ai .
