Différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est l'un des domaines de recherche les plus actifs avec l'intelligence artificielle, qui implique l'étude et le développement de modèles informatiques de processus d'apprentissage. Un objectif majeur de la recherche dans le domaine de l'apprentissage automatique est de créer des systèmes informatiques capables d'apprendre et d'acquérir des connaissances par eux-mêmes sans être explicitement programmé. L'exploration de données est un domaine qui doit une grande partie de son inspiration et de ses techniques à l'apprentissage automatique. Par conséquent, l'apprentissage automatique et l'exploration de données sont souvent utilisés synonyme, mais rassurez-vous, ce sont des concepts très différents avec des objectifs différents.

Qu'est-ce qu'une exploration de données?

À cette époque numérique, chaque appareil connecté à Internet laisse une sorte de trace numérique et pratiquement tous les systèmes automatisés génèrent une forme de données. En plus, des téraoctets ou des pétaoctets de données sont générés quotidiennement à partir de tous les aspects de notre vie quotidienne. Cette explosion de données est le résultat de la numérisation de notre société et du nombre croissant d'appareils mobiles, et du développement rapide de puissants outils de collecte de données et de stockage. Il est donc nécessaire d'analyser ces données afin de générer de nouvelles informations grâce à l'analyse des données. C'est là que l'exploration de données arrive à l'image. L'exploration de données est le processus de tri et d'analyser de gros morceaux de données et de les transformer en format standardisé. L'exploration de données transforme une grande collection de données brutes en informations utiles. Les données brutes sont collectées et stockées dans des bases de données commerciales, puis les analystes recherchent des modèles de grands lots de données à l'aide d'un large éventail de techniques afin d'obtenir des informations exploitables à partir d'eux.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle (IA) basée sur la capacité des systèmes informatiques ou des programmes à apprendre automatiquement de l'expérience sans être explicitement programmé. L'apprentissage est un phénomène aux multiples facettes. De même, la modélisation informatique des processus d'apprentissage dans leurs multiples manifestations constitue le sujet de l'apprentissage automatique. C'est l'un des domaines de recherche les plus actifs de l'IA, qui implique l'étude et le développement du modèle de calcul des processus d'apprentissage. L'objectif de l'apprentissage automatique est de créer des systèmes informatiques capables d'acquérir des connaissances par eux-mêmes et d'améliorer leurs performances de leurs propres expériences. Dans le monde réel, nous pouvons voir l'adaptation des techniques d'apprentissage automatique dans des domaines comme les chatbots et les assistants virtuels basés sur la voix. L'apprentissage automatique implique le traitement des données pour rechercher des tendances ou des modèles, ce qui aide en outre à comprendre le processus. Le processus peut ensuite être utilisé pour prédire le comportement de l'utilisateur.

Différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique

Bases

- L'apprentissage automatique et l'exploration de données relèvent de la science des données, ce qui a du sens car les deux ont quelque chose à voir avec les données. Les deux processus aident à donner un sens aux données, ce qui aide à résoudre des problèmes complexes. Les deux termes peuvent être souvent utilisés de manière interchangeable, ce qui rend difficile de les distinguer parfois.

Cependant, l'exploration de données est un concept plus général qui consiste à transformer une grande collection de données brutes en informations utiles, tandis que l'apprentissage automatique est un terme global qui implique le traitement des données pour rechercher les tendances ou les modèles.

But

- Les deux principaux objectifs de l'exploration de données dans la pratique ont tendance à être la prédiction et la description. Du côté prédictif, l'objectif de l'exploration de données est d'utiliser certaines variables ou champs dans les ensembles de données pour prédire les valeurs inconnues ou futures d'autres variables d'intérêt, tandis que l'exploration de données descriptive se concentre sur la compréhension des systèmes analysés en identifiant les modèles et les relations dans les grandes données sets.

D'un autre côté, le but de l'apprentissage automatique est de construire des systèmes d'apprentissage autonomes complets en utilisant un ensemble d'outils et de techniques dans lesquels l'intelligence est apprise par l'intelligence et non induite.

Concept

- Il y a certainement un chevauchement entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique, mais une différence clé entre les deux est la façon dont les données sont utilisées. L'exploration de données est le processus de creuser profondément dans de grandes quantités de données provenant de plusieurs sources, d'extraction d'informations utiles des données et de découvrir des modèles pour prédire les résultats futurs.

L'apprentissage automatique va plus loin en utilisant des algorithmes complexes et des méthodes d'exploration de données pour créer des modèles composés de formules mathématiques, de critères de décision et de paramètres multidimensionnels afin de prédire les résultats futurs sans intervention humaine.

Analyse

- L'intervention de données nécessite une intervention humaine pour se rassembler et trier à travers des quantités colossales de données qui peuvent être arbitraires, non structurées ou même dans un format qui convient immédiatement au traitement automatisé. Les analystes d'exploration de données utilisent une large gamme de techniques pour trier les données tirées de diverses sources. Les données sont ensuite collectées, traitées et transformées en format standardisé pour l'évaluation des événements futurs.

L'apprentissage automatique va plus profondément, permettant aux machines et aux systèmes informatiques d'apprendre de nouvelles données et d'acquérir des connaissances par eux-mêmes sans être explicitement programmé. Donc, aucune intervention humaine n'est requise car les machines apprennent de leurs propres expériences.

Exploration de données vs. Apprentissage automatique: tableau de comparaison

Résumé

En un mot, l'exploration de données est le processus d'extraction d'informations à partir d'une grande quantité de données brutes qui peuvent être arbitraires, non structurées ou même dans un format qui convient immédiatement au traitement automatisé. Les données sont ensuite collectées, traitées et transformées en un format plus standardisé. L'apprentissage automatique, en revanche, utilise de fortes techniques analytiques pour trouver des modèles sous-jacents précieux dans les données complexes pour prédire les résultats futurs. L'apprentissage automatique enseigne essentiellement à un système informatique pour travailler de manière autonome sans intervention humaine.