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…