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Machine Learning et Deep Learning – Un regard sur les technologies futures

Que signifient exactement machine learning et deep learning? Et quels avantages ces futures technologies offrent-elles spécifiquement pour la logistique?

Machine Learning et Deep Learning – Un regard sur les technologies futures.

Comme pour tout ce qui est mis en avant, la technologie machine learning ne résoudra pas tous nos problèmes. C'est pourquoi la plupart des systèmes informatiques existants en logistique ne seront pas remplacés par l'apprentissage automatique et donc l'intelligence artificielle. Mais la technologie a le potentiel de résoudre des problèmes que la logique de programmation conventionnelle n'a pas été en mesure de résoudre jusqu'à présent, notamment la reconnaissance d'image, de texte et de parole, l'interprétation de volumes de données complexes et l'analyse prédictive. Ce sont tous des domaines qui offrent des applications potentielles en logistique: par exemple, la prévision de l'évolution des volumes et des prix, la classification des colis à l'aide d'images, l'interprétation et le traitement automatique ultérieur des données d'entrée non structurées (par exemple, les requêtes par e-mail) et l'exploitation de véhicules et de machines autonomes dans des environnements de travail changeants.

Phases d'apprentissage indépendant et techniques mathématiques traditionnelles

Lors de l'utilisation de la programmation if-then-else, il serait nécessaire de réfléchir à l'avance à toutes les situations possibles et de les convertir en codes. Cependant, cela n'est généralement pas possible en raison de la complexité et de la quantité de données. Machine Learning a une approche différente: un algorithme s’entraine automatiquement en fonction des données d'entrée historiques. Ce processus, également connu sous le nom de phase d'apprentissage, peut être considéré comme un succès si l'algorithme arrive à calculer les données de sortie souhaitées pour des données d'entrée comparables mais inconnues. L'algorithme a ensuite trouvé de façon indépendante une régularité grâce à sa formation.

Machine learning est une technologie prometteuse et les premières applications sont encourageantes. Cependant, il est encore en phase de développement. Quand et dans quelle mesure cela changera les chaînes d'approvisionnement ne deviendra clair qu'au cours des prochaines années.

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