La principale méthode Machine Learning (ML), utilisée par le système, est l’apprentissage actif. Le système utilise les données pour apprendre de nouvelles compétences automatiquement, mais si c’est impossible, le logiciel identifiera les domaines où l’aide de professionnels humains est nécessaire.
Les cas d’application dans l’industrie sont très variés…
Les assistants virtuels :
Classification des informations :
Les algorithmes peuvent parcourir des millions d’articles dans de nombreuses langues et sélectionner ceux qui correspondent aux intérêts et aux habitudes des utilisateurs. En outre, l’apprentissage automatique peut potentiellement reconnaître les fausses nouvelles et évaluer la fiabilité des sources.
Tout d’abord, le réseau doit passer en revue les informations confirmées comme étant fausses et les comparer avec celles qui sont connues comme étant légitimes. Après avoir déterminé les principales différences et détecté des modèles subtils, le système sera en mesure d’élaborer des algorithmes de différenciation complexes.
Surveillance vidéo :
L’apprentissage automatique peut aider à développer des algorithmes complexes de reconnaissance vidéo.
Dans un premier temps, grâce à la supervision humaine, le système apprendra à repérer des silhouettes humaines, des voitures inconnues et d’autres objets suspects.
Bientôt, il sera possible d’imaginer un système de vidéosurveillance qui fonctionne entièrement sans supervision humaine.
Optimisation des résultats des moteurs de recherche :
Les algorithmes de classement ne s’appuieront pas sur les métabalises et les mots-clés, mais analyseront plutôt le contexte de la page. Les moteurs de recherche peuvent former des systèmes de reconnaissance de recherche spécialisés dans des domaines particuliers.
Les pages relatives aux soins de santé seront analysées par une IA formée à cette tâche, mais pas les contenus de divertissement.
Optimisation des résultats des moteurs de recherche :
Les algorithmes de classement ne s’appuieront pas sur les métabalises et les mots-clés, mais analyseront plutôt le contexte de la page. Les moteurs de recherche peuvent former des systèmes de reconnaissance de recherche spécialisés dans des domaines particuliers.
Les pages relatives aux soins de santé seront analysées par une IA formée à cette tâche, mais pas les contenus de divertissement.
Reconnaissance vocale :
Au début, les développeurs doivent enseigner au système les mots et les phrases les plus courants, mais ensuite l’outil apprendra automatiquement de nouveaux ensembles de réponses en fonction des données reçues lors des interactions avec les utilisateurs.
Deux principaux types de reconnaissance vocale utilisent activement l’apprentissage automatique.