Gagner en efficacité

Se concentrer sur les processus générateurs de données au sein d'une entreprise est une approche stratégique pour développer des initiatives en Machine Learning. Cette approche est particulièrement importante, car elle aligne les initiatives sur les opérations courantes et s'appuie sur des sources de données déjà accessibles. En exploitant les données produites par les activités normales de l'entreprise, on réduit les coûts liés à la collecte, à la préparation et au traitement des données, qui sont des composantes essentielles des projets de Machine Learning.

Dans ce contexte, pourquoi le fait de se concentrer sur les processus générateurs de données mène-t-il à des initiatives de Machine Learning moins coûteuses?