7 applications de l'intelligence artificielle qui permettent de résoudre de véritables problèmes des opérateurs télécoms et d'électricité.

Les machines à vecteurs support (ou support vector machine -SVM- ou les réseaux de vecteurs support ) sont des modèles d’apprentissage supervisés avec des algorithmes d' apprentissage associés qui analysent les données utilisées pour la classification et l'analyse de régression.

La classification statistique réside dans l’identification de la catégories à laquelle un nouveau élément appartient, sur la base d'un data set d’entraînement de données contenant des observations (ou instances) dont la catégorie est connue.

L’apprentissage de métriques (ou de similarités) est un domaine apprentissage machine en intelligence artificielle.

Les classificateurs naïfs de Bayes, en machine learning constituent une famille de " classificateurs probabilistes " simples basés sur l'application du théorème de Bayes avec des hypothèses d’indépendance fortes (naïves) entre les caractéristiques.
Naïve Bayes a fait l’objet de nombreuses études depuis les années 1960.

Le machine learning (ou Apprentissage machine ou ML) est la forme d’intelligence artificielle la plus en vogue depuis le début des années 2010 et qui s’appuie sur des algorithmes statistiques pour apprendre à une machine tantôt à reconnaître une image, tantôt à interpréter un texte, tantôt à le traduire, tantôt à prévoir les ventes, tantôt à identifier des groupes de consommateurs marketing, tantôt à recommander des produits ou contenus correspondant au goût d’un internaute.

COBWEB est un système incrémental pour la classification conceptuelle hiérarchique . COBWEB a été inventé par le professeur Douglas H. Fisher, actuellement à l’Université Vanderbilt.