Applications langue – À lire avant achat : Apprendre une langue en 3 jours

Applications pour apprendre une langue :

L’apprentissage automatique est passé de l’ère de la science-fiction à une composante majeure des entreprises modernes, d’autant plus que les entreprises de presque tous les secteurs utilisent diverses technologies d’apprentissage automatique. À titre d’exemple, le secteur de la santé utilise des applications commerciales d’apprentissage automatique pour obtenir des diagnostics plus précis et offrir un meilleur traitement à leurs patients. Les détaillants utilisent également l’apprentissage automatique pour envoyer les bons produits et produits aux bons magasins avant qu’ils ne soient en rupture de stock. Les chercheurs en médecine ne sont pas non plus en reste lorsqu’il s’agit d’utiliser l’apprentissage automatique, car beaucoup introduisent des médicaments plus récents et plus efficaces à l’aide de cette technologie. De nombreux cas d’utilisation émergent de tous les secteurs alors que l’apprentissage automatique est mis en œuvre dans la logistique, la fabrication, l’hôtellerie, les voyages et le tourisme, l’énergie et les services publics. Systèmes de chatbot en temps réel Les chatbots sont l’une des principales formes d’automatisation. Ils ont comblé le fossé de communication entre les humains et la technologie en nous permettant de communiquer avec des machines qui peuvent ensuite exécuter des actions en fonction des exigences ou des demandes exprimées par les individus. Les premières générations de chatbots ont été conçues pour suivre des règles scriptées qui instruisaient les robots sur les actions à exécuter en fonction de certains mots-clés. Cependant, le ML (apprentissage automatique) et le NLP (traitement du langage naturel), qui sont une autre partie du corps technologique de l’IA, permettent aux chatbots d’être plus productifs et plus interactifs. Ces nouveaux ensembles de chatbots répondent mieux aux besoins des utilisateurs et communiquent de plus en plus comme de véritables êtres humains. Voici quelques exemples remarquables de chatbots contemporains : Alexa, Google Assistant, Siri, Watson Assistant et les plateformes de chat sur le service de demande des coureurs. Aide à la décision Il s’agit d’un autre aspect où les applications métier d’apprentissage automatique peuvent aider les organisations à transformer la masse des données dont elles disposent en informations utiles et exécutables qui offrent de la valeur. Dans ce domaine, des algorithmes qui ont été formés sur plusieurs ensembles de données pertinents et des données historiques sont capables d’analyser les informations et de traiter de nombreux scénarios possibles à une échelle et à une vitesse impossibles pour les humains de recommander la meilleure ligne de conduite à adopter. Les systèmes d’aide à la décision sont utilisés dans plusieurs secteurs industriels, dont certains : l’industrie de la santé, le secteur agricole et les entreprises. Moteurs de recommandation client ML alimente les moteurs de recommandation client conçus pour offrir des expériences personnalisées et améliorer l’expérience client globale. Ici, les algorithmes analysent les points de données sur chaque client, y compris les achats précédents du client, et d’autres ensembles de données comme les tendances démographiques, l’inventaire actuel d’une organisation et les historiques d’achat d’autres clients afin de savoir quels services et produits offrir en tant que recommandations à chacun. client particulier. Voici quelques exemples d’entreprises dont les modèles d’entreprise sont basés sur des moteurs de recommandation : Amazon, Walmart, Netflix et YouTube. Modélisation de l’attrition des clients Les entreprises utilisent également l’apprentissage automatique et l’IA pour identifier quand la fidélité d’un client commence à diminuer et pour trouver des stratégies pour le résoudre. Dans ce cas d’utilisation, les applications métier d’apprentissage automatique améliorées aident les entreprises à faire face à l’un des problèmes d’entreprise les plus longs et les plus courants : l’attrition des clients. De cette façon, les algorithmes identifient les tendances des volumes massifs de ventes, les données historiques et démographiques pour identifier et comprendre la raison de la perte de clients d’une entreprise. L’organisation peut ensuite utiliser les capacités de ML pour évaluer les modèles parmi les clients existants afin de découvrir quels clients sont susceptibles d’abandonner l’entreprise et d’aller ailleurs, d’identifier les raisons qui ont motivé la décision de ces clients de partir, puis de déterminer les mesures nécessaires que l’entreprise doit prendre. afin de les retenir. Les entreprises suivantes sont des exemples d’entreprises qui utilisent la modélisation du taux de désabonnement : The Wall Street Journal, Bloomberg News, The New York Times, Spotify, HBO, Amazon, Netflix, Salesforce et Adobe. Stratégies de tarification dynamiques ou à la demande Les entreprises peuvent commencer à extraire leurs données de tarification historiques ainsi que des ensembles de données sur une pléthore d’autres variables afin de comprendre comment certaines dynamiques particulières – de la saison à la météo en passant par l’heure de la journée – influencent la demande de produits et services. Les algorithmes de ML peuvent apprendre de ces données et combiner ces informations avec davantage de données sur les consommateurs et le marché pour aider les entreprises à tarifer dynamiquement leurs produits en fonction de ces variables larges et abondantes – une tactique qui permet finalement aux entreprises de maximiser leurs revenus. L’exemple le plus évident de tarification à la demande ou de tarification dynamique peut être vu dans le secteur des transports. La flambée des prix chez Bolt et Uber en est un exemple. Segmentation de la clientèle et études de marché Non seulement les applications métier d’apprentissage automatique aident les entreprises à fixer leurs prix ; ils aident également les entreprises à fournir les biens et services appropriés aux zones appropriées au moment opportun via la segmentation de la clientèle et la planification prédictive des stocks. Par exemple, les détaillants utilisent ML pour prédire l’inventaire qui se vendra le plus dans lequel de ses points de vente en fonction des conditions saisonnières influençant un certain point de vente, de la démographie de cette zone et d’autres points de données, comme les nouvelles tendances sur les réseaux sociaux. Cette application d’apprentissage automatique peut être utilisée par tout le monde ! De l’industrie de l’assurance à Starbucks. Détection des fraudes La capacité de l’apprentissage automatique à déchiffrer les modèles – et à détecter immédiatement les anomalies qui se manifestent en dehors de ces tendances – en fait un excellent outil pour identifier les activités frauduleuses. En fait, les entreprises du secteur financier utilisent avec succès le ML dans cet aspect depuis des années. L’utilisation d’applications commerciales de machines dans la détection de fraude peut être observée dans les secteurs suivants : commerce de détail, jeux, voyages et services financiers. Classification et reconnaissance d’images Les entreprises ont commencé à se tourner vers les réseaux de neurones, l’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique pour les aider à donner un sens aux images. L’application de cette technologie d’apprentissage automatique est large – de l’intention de Facebook de marquer les images publiées sur sa plate-forme, à la volonté des équipes de sécurité de détecter les activités criminelles en temps réel, au besoin de voitures automatisées pour voir la route. Efficacité opérationnelle Bien que certains cas d’utilisation du ML soient hautement spécialisés, de nombreuses entreprises adoptent la technologie pour les aider à gérer les processus d’entreprise de routine, tels que le développement de logiciels et les transactions financières. Selon Guptill, « les cas d’utilisation les plus courants d’après mon expérience (jusqu’à présent) concernent les organisations financières d’entreprise, les systèmes et processus de fabrication et, plus particulièrement, le développement et les tests de logiciels. Et presque tous les cas se produisent dans le cadre d’un travail de grognement ». Le ML est utilisé par plusieurs départements commerciaux pour améliorer l’efficacité, y compris les équipes opérationnelles, les sociétés et départements financiers et les départements informatiques qui peuvent utiliser l’apprentissage automatique comme composant de son automatisation des tests logiciels pour augmenter et améliorer considérablement ce processus. L’extraction de données ML avec traitement du langage naturel rassemblera automatiquement des informations structurées cruciales à partir de documents, même si les données nécessaires sont stockées dans des formats semi-structurés ou non structurés. Les entreprises peuvent utiliser cette application de ML pour traiter n’importe quoi, des factures aux documents fiscaux en passant par les contrats juridiques, ce qui améliore la précision et l’efficacité de ces processus et libère ainsi les employés humains des tâches monotones et répétitives.

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