Exploration et apprentissage des données
L’apprentissage non supervisé permet d’identifier des catégories de fonctionnement ou comportements qu’il est difficile d’identifier avec les outils classiques.
L’apprentissage supervisé permet de réaliser des « rétro-ingénieries » d’évènements réalisés pour mieux les prévenir dans le futur.
Les grands domaines d’application des systèmes prédictifs sont :
- prédiction de pannes et scénarii accidentels
- prédiction d’évolution de scénarii médicaux
- vision et cibles à détecter,
- analyse du langage, des sons…
