Détection d’objets : Les modèles d’apprentissage automatique peuvent identifier et localiser des objets dans une image, en dessinant des cadres de délimitation autour d’eux. Ceci est utilisé dans les voitures autonomes pour détecter les piétons, les panneaux de signalisation et d’autres véhicules.
Reconnaissance faciale : Les systèmes de reconnaissance faciale basés sur l’apprentissage automatique peuvent identifier et vérifier les individus en analysant les traits du visage. Ceci est utilisé dans les systèmes de sécurité, pour déverrouiller les smartphones et même pour marquer des personnes sur des photos sur les réseaux sociaux.
Reconnaissance de caractères : La reconnaissance optique de caractères est une application de l’apprentissage automatique qui convertit le texte imprimé ou manuscrit en texte codé numérique. Ceci est utilisé pour numériser des documents, automatiser la saisie de données et plus plus encore.
Classification des images : Les modèles d’apprentissage automatique peuvent catégoriser les images dans des classes ou selon des étiquettes prédéfinies. Par exemple, classer les animaux sur des photos animalières ou identifier des produits dans le commerce électronique.
Segmentation d’images : La segmentation d’image divise une image en régions selon la présence d’objets spécifique dans l’image. Ceci est entre autre utilisé en imagerie médicale pour identifier et isoler des structures ou anomalies spécifiques.
Reconnaissance gestuelle : L’apprentissage automatique peut reconnaître les gestes de la main ou du corps à partir d’images ou de vidéos, afin d’établir des contrôles basés sur ces même gestes pour des applications, des jeux et des appareils.
Recherche visuelle : Les moteurs de recherche visuelle utilisent l’apprentissage automatique pour faire correspondre des images avec un contenu visuel similaire. Les utilisateurs peuvent rechercher des produits grâce à des images au lieu de saisie de textetuel.
Imagerie médicale : L’apprentissage automatique joue un rôle crucial dans l’analyse des images médicales, en aidant à la détection de maladies à partir des rayons X, des IRM et des tomodensitogrammes.
Contrôle qualité : Dans le secteur de la fabrication, les systèmes de reconnaissance d’images basés sur l’apprentissage automatique peuvent détecter les défauts et les anomalies dans les produits, garantissant ainsi le contrôle de la qualité.
Sécurité et surveillance : L’apprentissage automatique est utilisé dans les systèmes de vidéosurveillance pour détecter des activités ou des objets suspects en temps réel.
Les modèles de traitement du langage naturel peuvent effectuer des tâches telles que l’analyse du tone du language, la traduction linguistique et les interactions avec les chatbots. Ces modèles aident les assistants virtuels comme Siri, Alexa ou Google et les chatbots sur les sites Web.
Analyse des sentiments : Le traitement du langage naturel est utilisée pour analyser le sentiment exprimé sous forme textuelles. Par exemple, il est possible de déterminer si les publications sur les réseaux sociaux, les critiques sur les produits ou les commentaires des clients sont positifs, négatifs ou neutres. Ceci est précieux pour les entreprises qui souhaitent évaluer l’appreciation des clients..
Chatbots et assistants virtuels : Le traitement du langage naturel aide les chatbots et les assistants virtuels capables de comprendre et de répondre aux requêtes en langage naturel. Ils sont utilisés pour le support à la clientelle, le chat sur les sites Web et les appareils ayant des fonctions de commande vocale comme Siri, Alexa ou Google.
Reconnaissance vocale : Le traitement du langage naturel est utilisée dans les systèmes de reconnaissance vocale qui convertissent le langage parlé en texte. Cette technologie est utilisée dans les services de transcription et les assistants vocaux.
Classification des documents : Les modèles du traitement du langage naturel peuvent classer les documents dans des catégories prédéfinies. Par exemple, selon des sujets tels que la politique, le sport ou le divertissement.
Systèmes de questions-réponses : Le traitement du langage naturel peut être utilisée pour créer des systèmes de questions-réponses capables d’extraire des réponses à partir de grands volumes de texte. Ceci est utilisé dans les moteurs de recherche et de reconnaissances.
Compréhension du langage : Le traitement du langage naturel est utilisée pour comprendre l’intention de l’utilisateur. Ceci est crucial pour construire des interfaces et des chatbots qui apportent des réponses pertinentes.
Recommandation de contenu : Le traitement du langage naturel permet de recommander du contenu personnalisé aux utilisateurs en fonction de leurs préférences et de leurs interactions passées, telles que la suggestion d’articles, de produits ou de vidéos.
Analyse des données de santé : Le traitement du langage naturel est utilisée dans le domaine de la santé pour extraire des informations des dossiers médicaux, des notes des patients et des articles de recherche, facilitant ainsi le diagnostic et les décisions de traitement.
L’analyse prédictive dans l’apprentissage automatique implique l’utilisation de données historiques et d’algorithmes statistiques pour prédire les résultats ou les tendances futurs.
Prévisions financières : L’analyse prédictive est utilisée en finance pour prévoir les cours des actions, les taux de change et les tendances du marché. Il aide les investisseurs et les institutions financières à prendre des décisions éclairées.
Prévision des ventes et de la demande : Les détaillants et les fabricants utilisent l’analyse prédictive pour estimer les ventes et la demande futures de produits. Cela aide à la gestion des stocks et à la planification de la production.
Contrôle qualité et maintenance : Dans le secteur manufacturier, l’analyse prédictive est utilisée pour prédire les pannes d’équipement et les problèmes de contrôle qualité, permettant ainsi une maintenance préventive.
Optimisation des campagnes marketing : L’analyse prédictive aide à optimiser les campagnes marketing en prédisant quelles stratégies et quels techniques produiront les rendements les plus élevés.
Optimisation de la chaîne d’approvisionnement : L’analyse prédictive est appliquée à la gestion de la chaîne d’approvisionnement pour prédire les fluctuations de la demande et optimiser la logistique et la distribution.
