Non classé

Avantages et inconvénients du langage d'apprentissage automatique – Apprendre langue

Chaque pièce a deux faces, chaque face a sa propre propriété et ses caractéristiques. Il est temps de découvrir les visages de ML. Un outil très puissant qui pourrait révolutionner le fonctionnement des choses.

Avantages de l'apprentissage machine

1. Identifie facilement les tendances et les modèles

L'apprentissage automatique peut examiner de gros volumes de données et découvrir des tendances et des schémas spécifiques qui ne seraient pas évidents pour l'homme. Par exemple, pour un site Web de commerce électronique comme Amazon, il permet de comprendre les comportements de navigation et les historiques d’achat de ses utilisateurs afin d’aider à proposer les bons produits, offres et rappels pertinents. Il utilise les résultats pour leur révéler des publicités pertinentes.

Connaissez-vous les applications de l'apprentissage automatique?

2. Aucune intervention humaine nécessaire (automatisation)

Avec ML, vous n’avez pas besoin de garder votre projet à chaque étape. Étant donné que cela signifie donner aux machines la capacité d'apprendre, cela leur permet de faire des prédictions et d'améliorer également les algorithmes. Un exemple courant est celui des logiciels anti-virus. ils apprennent à filtrer les nouvelles menaces à mesure qu'elles sont reconnues. ML est également doué pour reconnaître le spam.

3. Amélioration continue

Comme Algorithmes de ML acquérir de l'expérience, ils continuent à améliorer en précision et en efficacité. Cela leur permet de prendre de meilleures décisions. Supposons que vous deviez créer un modèle de prévision météorologique. Au fur et à mesure que la quantité de données dont vous disposez augmente, vos algorithmes apprennent à faire des prévisions plus précises plus rapidement.

4. Traitement de données multidimensionnelles et variétales

Les algorithmes d'apprentissage automatique permettent de traiter des données multidimensionnelles et variées, et ce, dans des environnements dynamiques ou incertains.

5. Applications larges

Vous pourriez être un détaillant en ligne ou un fournisseur de soins de santé et faire en sorte que ML travaille pour vous. Le cas échéant, il est capable de fournir une expérience beaucoup plus personnelle aux clients tout en ciblant les bons clients.

Inconvénients de l'apprentissage automatique

Avec tous ces avantages liés à sa puissance et à sa popularité, le Machine Learning n’est pas parfait. Les facteurs suivants servent à la limiter:

1. Acquisition de données

L'apprentissage automatique nécessite une grande quantité de données, et celles-ci doivent être inclusives / non biaisées et de bonne qualité. Il peut également y avoir des moments où ils doivent attendre que de nouvelles données soient générées.

2. Temps et ressources

ML a besoin de suffisamment de temps pour permettre aux algorithmes d’apprendre et de se développer suffisamment pour atteindre leur objectif avec une précision et une pertinence considérables. Il a également besoin de ressources massives pour fonctionner. Cela peut signifier des exigences supplémentaires en matière d'alimentation de l'ordinateur.

Voir aussi l'avenir de l'apprentissage automatique

3. Interprétation des résultats

Un autre défi majeur est la capacité à interpréter avec précision les résultats générés par les algorithmes. Vous devez également choisir avec soin les algorithmes adaptés à vos besoins.

4. Sensibilité élevée aux erreurs

Apprentissage machine est autonome mais très susceptible aux erreurs. Supposons que vous entraîniez un algorithme avec des ensembles de données suffisamment petits pour ne pas être inclusifs. Vous vous retrouvez avec des prédictions biaisées provenant d'un ensemble d'entraînement biaisé. Cela entraîne l'affichage de publicités non pertinentes pour les clients. Dans le cas de ML, de telles gaffes peuvent déclencher une série d'erreurs qui peuvent rester non détectées pendant de longues périodes. Et quand ils se font remarquer, il faut un certain temps pour identifier la source du problème et encore plus longtemps pour le corriger.

01574

You may also like

Leave a reply

Votre adresse de messagerie ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *

More in Non classé