Gagner en efficacité

Se concentrer sur les processus générateurs de données au sein d’une entreprise est une approche stratégique pour développer des initiatives de Machine Learning. Ce choix est particulièrement pertinent car il aligne ces initiatives sur les opérations existantes et exploite des sources de données facilement accessibles. En s’appuyant sur des données déjà produites par l’activité courante, les entreprises réduisent 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 conduit-il à des initiatives de Machine Learning moins coûteuses ?