Algorithme prédictif

Un algorithme prédictif est une recette qui permet de prédire des événements ou des comportements futurs, en se basant sur des données passées ou présentes. C’est comme si on essayait de deviner ce qui va se passer demain, en regardant ce qui s’est passé hier ou aujourd’hui. On utilise des critères pour mesurer la fiabilité et la pertinence des prédictions, en fonction de leur correspondance avec la réalité. On peut aussi utiliser des critères pour ajuster ou améliorer les prédictions, en fonction des changements ou des retours.

L’intelligence artificielle utilise cette recette pour prédire des événements ou des comportements qui sont importants ou intéressants pour les humains ou les animaux, comme la météo, la santé, la bourse, le sport, etc. Il existe différents types et méthodes de recettes, selon le type de problème à résoudre, le type de données à utiliser, et le type de solution à obtenir. Par exemple, il y a des recettes statistiques, probabilistes, neuronales, bayésiennes, etc.

Exemples :

Un exemple d’application de cette recette en intelligence artificielle est la recommandation de produits, qui permet de proposer des articles qui plaisent ou qui intéressent un client. C’est comme si on essayait de deviner ce que le client va acheter, en regardant ce qu’il a acheté ou regardé avant, ou ce que d’autres clients ont acheté ou regardé. On utilise un critère pour mesurer la qualité des recommandations, en fonction de leur adéquationavec les goûts et les besoins du client. On peut aussi utiliser un critère pour adapter ou diversifier les recommandations, en fonction des nouveautés ou des offres.

Un autre exemple d’application de cette recette en intelligence artificielle est la détection de fraudes, qui permet de repérer des transactions qui sont suspectes ou illégales. C’est comme si on essayait de deviner si une transaction est frauduleuse, en regardant les caractéristiques de la transaction, comme le montant, le destinataire, le lieu, etc., ou les habitudes du client, comme la fréquence, le type, le budget, etc. On utilise un critère pour mesurer la fiabilité des détections, en fonction de leur correspondance avec les signalements ou les plaintes. On peut aussi utiliser un critère pour ajuster ou améliorer les détections, en fonction des changements ou des retours.

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