Surmontez les défis métier les plus courants grâce au machine learning
Le machine learning a dépassé le stade du battage médiatique pour devenir un moteur de valeur significatif pour de nombreuses organisations. Plus des deux tiers des entreprises qui ont pleinement adopté l’intelligence artificielle (IA) affirment que la technologie a permis de créer une meilleure expérience client, et plus de la moitié d’entre elles déclarent qu’elle a amélioré la prise de décision, augmenté la productivité et permis l’innovation tout en réalisant des économies.
S’il est clair que le Machine Learning est un élément essentiel de la transformation de l’entreprise, de nombreuses organisations ont du mal à comprendre où l’appliquer pour obtenir le plus d’impact. Pour choisir le cas d’utilisation approprié du Machine Learning, vous devez tenir compte d’un certain nombre de facteurs aws.
Application automatique des correctifs logiciels
Tout d’abord, vous devez trouver un parfait équilibre entre la valeur métier optimale et la célérité. Une preuve de concept développée par un scientifique des données travaillant en vase clos générera probablement peu d’enthousiasme pour le ML au sein d’une organisation. Pour obtenir l’engagement et les financements nécessaires, vous devrez au contraire montrer comment le ML peut aider votre entreprise à résoudre les problèmes pratiques auxquels elle fait face.
Pour garder votre élan, vous devrez en outre trouver un projet réalisable en 6 à 8 mois. Ceci est particulièrement vrai si c’est votre première incursion dans le Machine Learning ML.
Finalement, vous devrez évaluer si la solution au problème que rencontre votre entreprise passe effectivement par le ML, et si oui ou non vous obtiendrez de meilleurs résultats avec le ML par rapport à votre approche traditionnelle. Les résultats obtenus peuvent se traduire par une réduction des coûts, une augmentation de la productivité des employés ou une meilleure expérience pour vos clients.
Traitez des données à grande échelle
Exécutez du code à la capacité qu’il vous faut, comme vous le voulez. Mettez à l’échelle pour faire correspondre automatiquement votre volume de données et activez les déclencheurs d’événement personnalisés. Répondez automatiquement à des demandes d’exécution de code, allant de douzaines d’événements par jour à des centaines de milliers par seconde, et ce, à n’importe quelle échelle. Économisez en payant uniquement pour le temps de calcul utilisé (en millisecondes) plutôt que pour une infrastructure d’allocation en cas de pic de capacité.
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Les sept principaux cas d’utilisation du machine learning
