Des données n’importe où
En repensant aux appareils domestiques intelligents, il est possible que vous vous demandiez ce qui suit : Comment une application de diffusion en continu sait-elle ce qu’elle doit vous recommander ? Comment mon robot aspirateur sait-il où nettoyer ? Les données jouent un rôle crucial. Ces appareils s’appuient sur des données pour fonctionner correctement. Les données sont collectées pour rendre votre expérience plus personnalisée et automatisée.
Les données constituent les informations collectées, stockées et utilisées à des fins diverses. Elles peuvent se présenter sous plusieurs formes, comme du texte, des images et des nombres. L’IA utilise des données pour l’apprentissage et le raisonnement. Par exemple, quand vous regardez constamment des émissions du même genre sur une application de diffusion en continu, ces données permettent au modèle IA de déterminer ce qu’il doit vous recommander par la suite.
Dans la première vidéo, vous comprenez mieux ce que sont les données et pourquoi elles sont essentielles pour améliorer l’IA.
Les données permettent à l’IA d’apprendre, de s’adapter et de prendre des décisions éclairées. Toutefois, il ne s’agit pas seulement de la quantité de données disponibles, mais également de la qualité. L’efficacité des modèles IA est directement liée à la qualité des données d’apprentissage.
Dans la vidéo suivante, vous allez découvrir la raison pour laquelle la recherche de schémas dans les données est importante et comment elle peut améliorer l’expérience utilisateur.
Les modèles IA utilisent des données pour identifier des schémas. Les algorithmes sont au cœur de ce processus et analysent les champs de données, apprenant à partir des schémas dans les données pour générer des modèles. Ces modèles sont ensuite utilisés pour faire des prédictions ou prendre des décisions sur de nouvelles données. Ce processus est appelé Machine Learning.
La qualité et la quantité de données sont cruciales. Les données haute qualité veillent à ce que le modèle IA puisse apprendre correctement et faire des prédictions fiables. Des données de faible qualité peuvent entraîner des résultats non corrects. Par conséquent, le prétraitement de données, qui inclut le nettoyage et l’organisation de données, est une étape essentielle du processus de Machine Learning.