Durée: 12 mois
Rubrique: Analyste CRM relation client
L'analyse prédictive utilise une variété de techniques pour extraire des valeurs prédictives à partir des données, et parmi les techniques les plus avancées figurent les réseaux de neurones et l'apprentissage profond. Ces méthodes sont particulièrement efficaces pour traiter des dimensions de données complexes et non linéaires, offrant des performances exceptionnelles dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les systèmes de recommandation.
Les réseaux de neurones artificiels s'inspirent du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont constitués de neurones artificiels organisés en couches: 1. La couche d'entrée, qui reçoit les données brutes; 2. Les couches cachées, qui traitent et transforment les données; 3. La couche de sortie, qui produit les résultats finaux.
Chaque connexion entre les neurones a un poids qui ajuste l'intensité du signal transmis, et ces poids sont ajustés au cours d'un processus appelé apprentissage supervisé. Grâce à des algorithmes de rétropropagation, les réseaux de neurones sont capables de minimiser les erreurs de prédiction en ajustant ces poids de manière itérative.
L'apprentissage profond est une souscatégorie de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones profonds avec plusieurs couches cachées. Ces réseaux sont capables de modéliser des relations complexes dans les données, permettant de détecter des motifs et des structures jamais vues auparavant. Par exemple, dans la vision par ordinateur, ces couches peuvent extraire des caractéristiques de bas niveau telles que les bords et les textures, puis les combiner pour reconnaître des objets compliqués comme des visages ou des animaux.
L'entraînement de réseaux de neurones profonds nécessite une grande quantité de données et de puissance de calcul, souvent fournie par des GPU (unités de traitement graphique) et des TPU (unités de traitement de tenseur). Les frameworks populaires pour implémenter des modèles d'apprentissage profond incluent TensorFlow, PyTorch, et Keras.
Les réseaux de neurones et l'apprentissage profond représentent un tournant technologique significatif dans l'analyse prédictive. Leur capacité à traiter des volumes de données de plus en plus importants avec une précision accrue est inégalée. Cependant, ces techniques nécessitent également une compréhension avancée des concepts et des ressources substantielles pour être mises en œuvre efficacement.