Article commandité Le célèbre joueur de hockey canadien Wayne Gretzky a dit: « Je patine là où la rondelle va, pas là où elle a été. » Cette citation est présente dans d’innombrables articles de blog d’entreprises inspirants, mais ils passent tous à côté d’un avertissement essentiel: vous ne pouvez pas prédire où sera la rondelle à moins de savoir où elle était et dans quelle direction elle se dirigeait. C’est là qu’intervient l’analyse prédictive. L’analyse prédictive explore les données historiques et actuelles à la recherche de modèles qui peuvent identifier et quantifier les tendances futures. Plus vous avez de données, plus vos prédictions peuvent être précises, mais seulement si vous avez la capacité d’analyser ces chiffres. C’est pourquoi l’IA et l’analyse prédictive vont de pair. L’apprentissage automatique – une technologie fondamentale dans l’analyse prédictive – est une technique éprouvée pour reconnaître les modèles dans de vastes quantités de données sans nécessiter un doctorat en science des données. Comment l’IA change la conception des entrepôts de données Les clients veulent des outils qui peuvent être utilisés pour valoriser rapidement les entrepôts de données, sans la longue courbe d’apprentissage associée aux nouveaux paradigmes de programmation et aux API. La conférence re:Invent d’Amazon en novembre a démontré l’engagement de l’entreprise envers l’IA en tant qu’outil pour ouvrir de nouvelles fonctionnalités et une plus grande efficacité dans les entrepôts de données.
Équilibrer la Numérisation et la Sobriété Numérique dans la Formation Professionnelle : Solutions Actuelles et Besoins Émergents
La formation professionnelle tout au long de la vie (FTLV) connaît une transformation significative dans le contexte actuel de numérisation
