Le Machine Learning est une branche de l’intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d’apprendre et de s’améliorer à partir de données, sans avoir été explicitement programmés. Les algorithmes de Machine Learning permettent aux ordinateurs de reconnaître des modèles dans les données et d’adapter leur comportement en fonction de ces modèles.
Les algorithmes sont alors utilisés pour résoudre de nombreux problèmes, tels que la classification, la prédiction et la recommandation.
Le scoring, quant à lui, fait référence à la mesure de la qualité d’un modèle de Machine Learning. Il permet de mesurer à quel point un modèle est capable de prédire correctement les résultats attendus.
Chez Weborama, nous utilisons cette méthode pour faire du scoring sémantique en nous basant sur les centres d’intérêts, les intentions d’achat et les moments de vie. Ceux-ci nous permettent d’indiquer à quel point une page ainsi que son contenu sont cohérents avec le message publicitaire de l’annonceur.