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Nos clients nous posent souvent deux questions : « comment pouvons-nous utiliser notre savoir-faire dans notre domaine pour rendre le modèle plus intelligent » et « comment allons-nous obtenir autant de données grâce au Deep Learning ? »
Les modèles probabiliste bayésien font d’une pierre deux coups : (1) ils peuvent intégrer la connaissance du domaine, et donc (2) nécessitent moins de données. Un autre avantage des modèles bayésiens est qu’ils quantifient l’incertitude : lorsque nous obtenons une réponse, nous savons également dans quelle mesure nous pouvons lui faire confiance.
Nous pouvons appliquer les modèles bayésiens à la plupart des configurations de Machine Learning : classification ou prédiction, pour du traitement d’image ou pour des données temporelles, et même les combiner avec le Deep Learning. Nous pouvons également les utiliser pour l’inférence causale : nous recherchons ce qui a causé un résultat : « lequel de tous les facteurs potentiels est responsable des dommages causés à la machine ? ».
Chez LeanBI, nous nous efforçons toujours d’utiliser le plus possible le savoir-faire des experts de terrain dans nos modèles. La modélisation probabiliste bayésienne est souvent l’outil adéquat pour cela, par exemple en utilisant la modélisation physique avec des distributions de probabilité pour expliquer la qualité de l’air intérieur, ou pour quantifier la probabilité de chaque défaillance potentielle dans la maintenance prédictive.