Une chose que j'aime vraiment faire dans mes cours est de comprendre le pourquoi de tout, de tout ce que nous apprenons, il devrait y
avoir une raison pour laquelle nous l'apprenons.
À droite.
Et vous vous demandez peut-être pourquoi nous soucions-nous même de l'apprentissage automatique ?
En quoi est-ce utile et comment en arrive-t-on ici ?
Eh bien, si vous pensez à une entreprise, car la plupart des technologies évoluent à partir des besoins de l'entreprise.
Nous avons l'avènement des ordinateurs et la possibilité pour les entreprises d'utiliser des ordinateurs pour faire des choses vraiment, vraiment rapidement
et efficacement afin qu'elles gagnent un avantage.
Et puis nous avons eu des feuilles de calcul.
Les feuilles de calcul telles que les fichiers Excel et les fichiers CSV étaient incroyables car nous pouvons stocker les données générées par
les entreprises, telles que peut-être les données client des clients dans un fichier Excel.
Et puis les gens sont devenus vraiment très bons pour analyser ces fichiers CSV, ces feuilles de calcul pour prendre des décisions
commerciales, en prévoyant peut-être que les ventes de décembre vont être élevées car alors que ces deux dernières années, nous avons eu des ventes
de décembre très élevées à cause de Noël.
Et puis, au fur et à mesure que les entreprises recevaient de plus en plus de données, nous avons commencé à avoir cette idée de bases de
données relationnelles, les feuilles de calcul étaient géniales, les fichiers CSV étaient super, mais nous avons commencé à obtenir de plus en plus d'informations et
de données et nous avions besoin d'une meilleure façon d'organiser les choses.
Pour comprendre les choses à partir de nos données, c'est à ce moment-là que nous avons eu des choses comme MySQL.
Ce qui nous a permis, au lieu d'utiliser des feuilles de calcul pour utiliser une langue appelée école pour lire les informations de notre
base de données, les bonnes informations dans notre base de données, mais comme les feuilles de calcul, utiliser les
données que nous avons recueillies auprès de l'entreprise pour prendre des décisions commerciales afin que notre entreprise devienne uniforme plus rentable.
Et puis en 2008, nous avons eu ce terme fantaisiste de big data.
Nous avions de grandes entreprises comme Facebook, Amazon, Twitter.
Google qui a commencé à accumuler de plus en plus de données.
Une quantité insensée de données que vous ne pourriez tout simplement pas contenir dans une feuille de calcul, les actions des utilisateurs, les
goûts des utilisateurs, les historiques d'achat des utilisateurs.
Cette idée de big data signifiait que nous avions tellement de données, ces entreprises avaient tellement de données, et parfois
contrairement aux bases de données relationnelles, qui devaient être une forme structurée de données, parfois nous obtenions des données vraiment désordonnées
et non structurées.
Et c'est à ce moment-là que nous avons commencé à avoir cette idée de pas d'Eskil, où des choses comme Mongo DB ont
vu le jour, où vous pouvez stocker des données non structurées et, espérons-le, prendre des décisions commerciales à partir de cela.
Peut-être que si vous étiez Amazon, vous pouvez utiliser l'historique d'achat du client pour recommander différents produits.
Et depuis lors, cette idée que les données obtiennent de plus en plus de données nous a poussés à utiliser l'apprentissage automatique.
Parce qu'à un moment donné, nous avons tellement de données qu'en tant qu'humains, nous ne pouvons pas simplement ressembler à des feuilles de calcul et regarder
des colonnes et des lignes et prendre des décisions commerciales.
Je veux dire, nous pourrions toujours, mais nous perdrions alors toutes ces données que nous avons obtenues au fil
des ans, alors des entreprises comme Facebook et Google qui collectent des quantités massives de données chaque jour se
tournent vers des choses comme l'apprentissage automatique, donc qu'au lieu que des humains examinent les données et essaient
de comprendre les choses, nous donnons ces données aux machines afin qu'elles soient mieux à même, encore mieux que les humains, de
prendre des décisions commerciales.
Cette idée de l'apprentissage automatique est vraiment née de cette croissance des données que
nous avons reçues des entreprises, ainsi que des améliorations de l'utilisation du processeur, c'est-à-dire des unités de traitement graphique et des progrès
informatiques.
Ainsi, en utilisant les énormes quantités de données et les améliorations massives des calculs, nous pouvons utiliser ces machines pour leur fournir ces
mégadonnées et prendre des décisions à notre place, comme nous le faisions avec les feuilles de calcul.
Maintenant, il s'agit d'une version simplifiée de la façon dont nous en sommes arrivés là, mais j'espère que cela vous expliquera pourquoi les entreprises aiment
cette idée de l'apprentissage automatique.
Je verrai dans la prochaine vidéo, bye bye.