L’apprentissage automatique est un outil d’application de l’intelligence artificielle où un système apprend et améliore son apprentissage à partir de sa propre expérience. Il ne nécessite pas de programmation spécifique. L’objectif principal de l’apprentissage automatique est de rendre les ordinateurs capables d’apprendre par eux-mêmes sans l’intervention de l’homme. Pour ce faire, l’ordinateur a besoin de données sous forme d’observations. L’ordinateur apprend à trouver des modèles dans les données et s’améliore continuellement pour devenir meilleur avec le temps dans la prédiction des résultats.
Impact de l’apprentissage automatique
Tenir un outil aussi puissant que l’apprentissage automatique à l’écart du paradigme du codage de logiciels est tout simplement une injustice. Le développement traditionnel de logiciels a ses limites ; il est difficile pour les développeurs de logiciels de coder d’une manière basée sur des règles après une certaine mesure. Il semble intrinsèquement préférable d’apprendre à un ordinateur à analyser les données brutes et à trouver des modèles et une logique. Voyons maintenant en quoi cette idée simple change les choses dans le développement de logiciels.
Codes efficaces
Grâce à l’apprentissage automatique, il est possible de remplacer un million de lignes par quelques centaines. Cela réduit non seulement l’effort de codage, mais rend également la base de données plus facile à maintenir. L’apprentissage rend également le code plus flexible car le réseau est ouvert aux changements et aux corrections.
Gestion des données
L’apprentissage automatique est capable de prédire l’existence et l’emplacement des données. Cela le rend nettement plus rapide et utilise moins de mémoire par rapport aux bases de données traditionnelles.
Les développeurs de logiciels
Les développeurs de logiciels travailleront toujours pour surveiller et détecter toute anomalie.
Science des données
Composer avec l’architecture de réseau neuronal la plus efficace est une tâche ardue. Le développement de l’apprentissage automatique utilise l’apprentissage automatique lui-même pour proposer des architectures de réseau. Il aide également les développeurs à trouver des failles dans leur codage en prédisant les vulnérabilités imminentes.
Sécurité des données, correction des erreurs
Les modèles d’apprentissage automatique facilitent la détection rapide des failles et l’alerte. Les outils de test intégrant l’apprentissage automatique identifient et corrigent les failles automatiquement.
Prise de décision, prototypage
Il faut des mois, voire des années de planification pour aboutir à une application réalisable, traditionnellement. Cependant, l’apprentissage automatique aide à analyser les performances passées des applications en cours d’exécution et à trouver des solutions. Cela aide le développement de logiciels car il accélère l’ensemble du processus pour donner un maximum de profit et moins de risques.
