data mining vs machine learning vs artificial intelligence vs deep learning
Quelle est la différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique contre l'intelligence artificielle, l'apprentissage en profondeur et la science des données:
L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont des domaines qui se sont inspirés l'un de l'autre, bien qu'ils aient beaucoup de choses en commun, mais ils ont des objectifs différents.
L'exploration de données est effectuée par des humains sur certains ensembles de données dans le but de découvrir des modèles intéressants entre les éléments d'un ensemble de données. L'exploration de données utilise des techniques développées par l'apprentissage automatique pour prédire le résultat.
Alors que l'apprentissage automatique est la capacité d'un ordinateur à apprendre à partir d'ensembles de données extraits.
Les algorithmes d'apprentissage automatique prennent les informations représentant la relation entre les éléments dans les ensembles de données et créent des modèles afin de pouvoir prédire les résultats futurs. Ces modèles ne sont rien d'autre que des actions qui seront entreprises par la machine pour arriver à un résultat.
Cet article vous expliquera tout sur Exploration de données et apprentissage automatique en détail.
Ce que vous apprendrez:
- Qu'est-ce que l'exploration de données?
- Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
- Différences entre l'apprentissage automatique et l'exploration de données au format tabulaire
- Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?
- Exploration de données vs apprentissage automatique
- Exploration de données, apprentissage automatique vs apprentissage en profondeur
- Exploration de données, apprentissage automatique et science des données
- Analyses statistiques
- Quelques exemples d'apprentissage automatique
- Conclusion
- lecture recommandée
Qu'est-ce que l'exploration de données?
L'exploration de données, également connue sous le nom de processus de découverte de connaissances, est un domaine scientifique utilisé pour découvrir les propriétés des ensembles de données. De grands ensembles de données collectées à partir de SGBDR ou d'entrepôts de données ou d'ensembles de données complexes tels que des séries chronologiques, spatiales, etc. sont extraits pour éliminer les corrélations et les modèles intéressants entre les éléments de données.
Ces résultats sont utilisés pour améliorer les processus métier et permettent ainsi d'obtenir des informations commerciales.
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Le terme «découverte des connaissances dans les bases de données» (KDD) a été inventé par Gregory Piatetsky-Shapiro en 1989. Le terme «data mining» est apparu dans la communauté des bases de données en 1990.
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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?
L'apprentissage automatique est une technique qui développe des algorithmes complexes pour traiter des données volumineuses et fournit des résultats à ses utilisateurs. Il utilise des programmes complexes qui peuvent apprendre par l'expérience et faire des prédictions.
Les algorithmes sont améliorés par eux-mêmes grâce à la saisie régulière de données d'entraînement. L'objectif de l'apprentissage automatique est de comprendre les données et de créer des modèles à partir de données pouvant être comprises et utilisées par les humains.
Le terme Machine Learning a été inventé par Arthur Samuel, un pionnier américain dans le domaine des jeux informatiques et de l'intelligence artificielle en 1959 et il a déclaré que «cela donne aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être explicitement programmés».
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L'apprentissage automatique est classé en deux types:
- Apprentissage non supervisé
- Enseignement supervisé
Apprentissage automatique non supervisé
L'apprentissage non supervisé ne repose pas sur des ensembles de données formés pour prédire les résultats, mais il utilise des techniques directes telles que le regroupement et l'association afin de prédire les résultats. Les ensembles de données entraînés désignent l'entrée pour laquelle la sortie est connue.
Apprentissage automatique supervisé
L'apprentissage supervisé est comme l'apprentissage enseignant-élève. La relation entre la variable d'entrée et la variable de sortie est connue. Les algorithmes d'apprentissage automatique prédiront le résultat sur les données d'entrée qui seront comparées au résultat attendu.
L'erreur sera corrigée et cette étape sera exécutée de manière itérative jusqu'à ce qu'un niveau de performance acceptable soit atteint.
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Différences entre l'apprentissage automatique et l'exploration de données au format tabulaire
| Facteurs | Exploration de données | Apprentissage automatique |
|---|---|---|
| 7. Capacité d'apprentissage | L'exploration de données nécessite que l'analyse soit initiée par l'homme, c'est donc une technique manuelle. | L'apprentissage automatique a une longueur d'avance sur l'exploration de données car il utilise les mêmes techniques que celles utilisées par l'exploration de données pour apprendre automatiquement et s'adapter aux changements. C'est plus précis que l'exploration de données. |
| 1. Portée | L'exploration de données est utilisée pour découvrir comment différents attributs d'un ensemble de données sont liés les uns aux autres par le biais de modèles et de techniques de visualisation de données. Le but de l'exploration de données est de découvrir la relation entre 2 ou plusieurs attributs d'un ensemble de données et de l'utiliser pour prédire les résultats ou les actions. | L'apprentissage automatique est utilisé pour faire des prédictions du résultat, telles que l'estimation du prix ou l'approximation de la durée. Il apprend automatiquement le modèle avec l'expérience au fil du temps. Il fournit des informations en temps réel |
| 2. Travail | L'exploration de données est la technique qui consiste à creuser profondément dans les données pour extraire des informations utiles. | L'apprentissage automatique est une méthode permettant d'améliorer des algorithmes complexes pour rendre les machines proches de la perfection en les alimentant de manière itérative avec un ensemble de données entraîné. |
| 3. Utilisations | L'exploration de données est plus souvent utilisée dans des domaines de recherche tels que l'exploration Web, l'exploration de texte, la détection de fraude | L'apprentissage automatique a plus d'utilité pour faire des recommandations de produits, de prix, estimer le temps nécessaire à la livraison, etc. |
| 4. Concept | Le concept de l'exploitation minière consiste à extraire des informations à l'aide de techniques et à découvrir les tendances et les modèles. | L'apprentissage automatique repose sur le concept selon lequel les machines apprennent des données existantes et apprennent et s'améliorent par elles-mêmes. L'apprentissage automatique utilise des méthodes et des algorithmes d'exploration de données pour construire des modèles sur la logique derrière les données qui prédisent le résultat futur. Les algorithmes sont basés sur les mathématiques et les langages de programmation |
| 5. Méthode | L'exploration de données effectuera une analyse au format Batch à un moment donné pour produire des résultats plutôt que sur une base continue. | L'apprentissage automatique utilise la technique d'exploration de données pour améliorer ses algorithmes et modifier son comportement en fonction des futures entrées. Ainsi, l'exploration de données agit comme une source d'entrée pour l'apprentissage automatique. Les algorithmes d'apprentissage automatique fonctionneront en continu et amélioreront automatiquement les performances du système, analyseront également le moment où la défaillance peut survenir. Lorsqu'il y a de nouvelles données ou qu'un changement est une tendance, la machine incorporera les changements sans avoir besoin de reprogrammer ou d'interférence humaine. |
| 6. Nature | L'exploration de données nécessite une intervention humaine pour appliquer des techniques d'extraction d'informations. | L'apprentissage automatique est différent de l'exploration de données car l'apprentissage automatique apprend automatiquement. |
| 8. Mise en œuvre | L'exploration de données implique la construction de modèles sur lesquels des techniques d'exploration de données sont appliquées. Des modèles comme le modèle CRISP-DM sont construits. Le processus d'exploration de données utilise une base de données, un moteur d'exploration de données et une évaluation de modèles pour la découverte des connaissances. | L'apprentissage automatique est mis en œuvre à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique dans l'intelligence artificielle, le réseau neuronal, les systèmes neuro flous et l'arbre de décision, etc. L'apprentissage automatique utilise des réseaux de neurones et des algorithmes automatisés pour prédire les résultats. |
| 9. Précision | La précision de l'exploration de données dépend de la manière dont les données sont collectées. L'exploration de données produit des résultats précis qui sont utilisés par l'apprentissage automatique, ce qui permet à l'apprentissage automatique de produire de meilleurs résultats. Étant donné que l'exploration de données nécessite une intervention humaine, elle peut manquer des relations importantes | Les algorithmes d'apprentissage automatique se sont avérés plus précis que les techniques d'exploration de données |
| 10. Applications | Par rapport à l'apprentissage automatique, l'exploration de données peut produire des résultats sur un moindre volume de données. | L'algorithme d'apprentissage automatique a besoin que les données soient alimentées dans un format standard, ce qui limite les algorithmes disponibles. Pour analyser les données à l'aide de l'apprentissage automatique, les données de plusieurs sources doivent être déplacées du format natif au format standard pour que la machine les comprenne. En outre, il nécessite une grande quantité de données pour des résultats précis |
| 11. Exemples | Les endroits où l'exploration de données est utilisée sont dans l'identification des modèles ou des tendances de vente, par les entreprises de téléphonie mobile pour la fidélisation des clients, etc. | L'apprentissage automatique est utilisé dans la conduite de campagnes marketing, pour le diagnostic médical, la reconnaissance d'image, etc. |
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle?
L'intelligence artificielle est une branche de la science qui traite de la création de machines intelligentes. Ces machines sont dites intelligentes car elles ont leurs propres capacités de réflexion et de prise de décision comme les êtres humains.
Exemplesdes machines d'IA incluent la reconnaissance vocale, le traitement d'image, la résolution de problèmes, etc.
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L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'exploration de données sont fréquemment utilisés ensemble dans le monde d'aujourd'hui. Ces mots sont étroitement liés les uns aux autres et sont parfois utilisés de manière interchangeable.
Alors comparons chacun d'eux en détail:
Intelligence artificielle et exploration de données
L'intelligence artificielle est l'étude visant à créer des machines intelligentes qui peuvent fonctionner comme des humains. Il ne dépend pas de l'apprentissage ou du retour d'expérience, mais a plutôt des systèmes de contrôle directement programmés. Les systèmes d'IA proposent par leurs propres calculs des solutions aux problèmes.
La technique d'exploration de données dans les données extraites est utilisée par les systèmes d'IA pour créer des solutions. L'exploration de données sert de base à l'intelligence artificielle. L'exploration de données fait partie des codes de programmation avec les informations et les données nécessaires aux systèmes d'IA.
Intelligence artificielle et apprentissage automatique
L'apprentissage automatique est un domaine important de l'intelligence artificielle. Nous entendons par là que l'IA utilise des algorithmes d'apprentissage automatique pour son comportement intelligent. On dit qu'un ordinateur apprend d'une tâche si l'erreur diminue continuellement et si elle correspond aux performances souhaitées.
L'apprentissage automatique étudiera les algorithmes qui effectueront automatiquement la tâche d'extraction. L'apprentissage automatique provient des statistiques, mais ce n'est pas le cas. Semblable à l'IA, l'apprentissage automatique a également une portée très large.
Exploration de données vs apprentissage automatique
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L'exploration de données et l'apprentissage automatique relèvent du même monde scientifique. Bien que ces termes soient confondus les uns avec les autres, il existe des différences majeures entre eux.
# 1) Portée: L'exploration de données est utilisée pour découvrir comment différents attributs d'un ensemble de données sont liés les uns aux autres par le biais de modèles et de techniques de visualisation de données. Le but de l'exploration de données est de découvrir la relation entre 2 ou plusieurs attributs d'un ensemble de données et de l'utiliser pour prédire les résultats ou les actions.
L'apprentissage automatique est utilisé pour faire des prédictions du résultat, telles que l'estimation du prix ou l'approximation de la durée. Il apprend automatiquement le modèle avec l'expérience au fil du temps. Il fournit des informations en temps réel.
# 2) Fonction: L'exploration de données est la technique qui consiste à creuser profondément dans les données pour extraire des informations utiles. Alors que l'apprentissage automatique est une méthode d'amélioration d'algorithmes complexes pour rendre les machines proches de la perfection en les alimentant de manière itérative avec l'ensemble de données formé.
# 3) Utilisations: L'exploration de données est plus souvent utilisée dans le domaine de la recherche tandis que l'apprentissage automatique a plus d'utilités pour faire des recommandations sur les produits, les prix, le temps, etc.
# 4) Concept: Le concept derrière l'exploration de données est d'extraire des informations à l'aide de techniques et de découvrir les tendances et les modèles.
L'apprentissage automatique repose sur le concept selon lequel les machines apprennent des données existantes et s'améliorent par elles-mêmes. L'apprentissage automatique utilise des méthodes et des algorithmes d'exploration de données pour construire des modèles sur la logique derrière les données qui prédisent le résultat futur. Les algorithmes sont construits sur les mathématiques et les langages de programmation.
# 5) Méthode: L'apprentissage automatique utilise la technique d'exploration de données pour améliorer ses algorithmes et modifier son comportement en fonction des futures entrées. Ainsi, l'exploration de données agit comme une source d'entrée pour l'apprentissage automatique.
Les algorithmes d'apprentissage automatique s'exécuteront en continu et amélioreront automatiquement les performances du système, et analyseront également le moment où la défaillance peut survenir. Lorsqu'il y a de nouvelles données ou un changement dans la tendance, la machine intégrera les changements sans avoir besoin de reprogrammer ou d'interférence humaine.
L'exploration de données effectuera une analyse au format Batch à un moment donné pour produire des résultats plutôt que sur une base continue.
# 6) Nature: L'apprentissage automatique est différent de l'exploration de données car l'apprentissage automatique apprend automatiquement tandis que l'exploration de données nécessite une intervention humaine pour appliquer des techniques d'extraction d'informations.
# 7) Capacité d'apprentissage: L'apprentissage automatique a une longueur d'avance sur l'exploration de données car il utilise les mêmes techniques que celles utilisées par l'exploration de données pour apprendre automatiquement et s'adapter aux changements. C'est plus précis que l'exploration de données. L'exploration de données nécessite que l'analyse soit initiée par l'homme et il s'agit donc d'une technique manuelle.
# 8) Mise en œuvre: L'exploration de données implique la construction de modèles sur lesquels des techniques d'exploration de données sont appliquées. Des modèles comme le modèle CRISP-DM sont construits. Le processus d'exploration de données utilise une base de données, un moteur d'exploration de données et une évaluation de modèles pour la découverte des connaissances.
L'apprentissage automatique est mis en œuvre à l'aide d'algorithmes d'apprentissage automatique dans l'intelligence artificielle, le réseau de neurones, les systèmes neuro-flous et l'arbre de décision, etc. L'apprentissage automatique utilise des réseaux de neurones et des algorithmes automatisés pour prédire les résultats.
# 9) Précision: La précision de l'exploration de données dépend de la manière dont les données sont collectées. L'exploration de données produit des résultats précis qui sont utilisés par l'apprentissage automatique et permet ainsi à l'apprentissage automatique de produire de meilleurs résultats.
Comme l'exploration de données nécessite une intervention humaine, elle peut manquer des relations importantes. Les algorithmes d'apprentissage automatique se sont avérés plus précis que les techniques d'exploration de données.
# 10) Applications: L'algorithme d'apprentissage automatique a besoin que les données soient alimentées dans un format standard, en raison duquel les algorithmes disponibles sont très limités. Pour analyser les données à l'aide de l'apprentissage automatique, les données de plusieurs sources doivent être déplacées du format natif au format standard pour que la machine les comprenne.
Il nécessite également une grande quantité de données pour des résultats précis. C'est une surcharge par rapport à l'exploration de données.
#Onze) Exemples: L'exploration de données est utilisée pour identifier les modèles ou les tendances de vente, tandis que l'apprentissage automatique est utilisé dans l'exécution de campagnes marketing.
Exploration de données, apprentissage automatique vs apprentissage en profondeur
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L'apprentissage automatique comprend la capacité de la machine à apprendre à partir d'un ensemble de données formé et à prédire automatiquement le résultat. C'est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle.
Le Deep Learning est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique. Cela fonctionne de la même manière sur la machine, tout comme le cerveau humain traite les informations. Tout comme un cerveau peut identifier les modèles en les comparant avec des modèles précédemment mémorisés, l'apprentissage profond utilise également ce concept.
L'apprentissage en profondeur peut trouver automatiquement les attributs à partir des données brutes tandis que l'apprentissage automatique sélectionne manuellement ces fonctionnalités qui doivent encore être traitées. Il utilise également des réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches cachées, des données volumineuses et des ressources informatiques élevées.
L'exploration de données est un processus de découverte de modèles et de règles cachés à partir des données existantes. Il utilise des règles relativement simples telles que l'association, des règles de corrélation pour le processus de prise de décision, etc. Le Deep Learning est utilisé pour le traitement de problèmes complexes tels que la reconnaissance vocale, etc. Il utilise des réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches cachées pour le traitement.
Parfois, l'exploration de données utilise également des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour traiter les données.
Exploration de données, apprentissage automatique et science des données
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La science des données est un vaste domaine dans lequel relève le Machine Learning. De nombreuses technologies telles que SPARK, HADOOP, etc. relèvent également de la science des données. La science des données est une extension des statistiques qui a la capacité de traiter des données massivement volumineuses à l'aide de technologies.
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Il traite de toutes les résolutions de problèmes complexes du monde réel telles que l'analyse des exigences, la compréhension, l'extraction de données utiles, etc.
La science des données traite des données brutes générées par l'homme, elle peut analyser les images et les audios à partir de données, tout comme le font les humains. La science des données nécessite un ensemble de compétences élevées avec une expertise du domaine, une solide connaissance des bases de données, etc. Elle exige des ressources de calcul élevées, une RAM élevée, etc.
Les modèles de science des données ont des jalons clairement définis à atteindre par rapport à l'apprentissage automatique qui tente d'atteindre l'objectif uniquement avec les données disponibles.
Le modèle de science des données comprend:
- ETL - Extraire les données de chargement et de transformation.
- Distribution et traitement des données.
- Application de modèles automatisés pour les résultats.
- Visualisation de données
- Rapports avec fonction tranche et dés pour une meilleure compréhension.
- Sauvegarde, récupération et sécurité des données.
- Migration vers la production.
- Exécution de modèles commerciaux avec les algorithmes.
Analyses statistiques
Les statistiques constituent la partie principale des algorithmes d'exploration de données et d'apprentissage automatique. L'analyse statistique utilise des données numériques et implique de nombreuses équations mathématiques pour déduire les sorties.
Il fournit les bons outils et techniques pour l'analyse de données volumineuses. Il couvre un vaste domaine d'analyse des données et couvre l'ensemble du cycle de vie des données, de la planification à l'analyse, en passant par la présentation et la création de rapports.
Il existe deux types d'analyses statistiques comme indiqué ci-dessous:
- Descriptif
- Inférentiel
L'analyse descriptive résume les données et l'analyse inférentielle utilise les données résumées pour tirer des résultats.
Les statistiques sont appliquées dans divers domaines, c'est-à-dire en géographie pour déterminer la population par habitant, en économie pour étudier la demande et l'offre, en banque pour estimer les dépôts pour une journée et ainsi de suite.
Quelques exemples d'apprentissage automatique
Vous trouverez ci-dessous quelques exemples d'apprentissage automatique.
# 1) Support de chat en ligne par sites Web: Les robots utilisés par plusieurs sites Web pour fournir un service client instantané sont alimentés par l'intelligence artificielle.
# 2) Messages électroniques: Le services de messagerie détecte automatiquement si le contenu est du spam ou non. Cette technique est également alimentée par l'intelligence artificielle qui examine les pièces jointes et le contenu pour déterminer si elles sont suspectes ou nuisibles pour l'utilisateur de l'ordinateur.
# 3) Campagnes marketing: L'apprentissage automatique fournit à ses clients des suggestions sur un nouveau produit ou des produits similaires. En fonction des choix du client, il encadrera automatiquement les offres instantanément lorsque le client sera en direct afin de l'inciter à acheter. Par exemple , offres éclair d'Amazon.
Conclusion
Les données deviennent le facteur le plus important de l'apprentissage automatique, de l'exploration de données, de la science des données et de l'apprentissage en profondeur. L’analyse des données et les informations sont essentielles dans le monde d’aujourd’hui. Par conséquent, investir du temps, des efforts et des coûts sur ces techniques d'analyse constitue une décision cruciale pour les entreprises.
Comme les données croissent à un rythme très rapide, ces méthodes devraient être suffisamment rapides pour intégrer les nouveaux ensembles de données et prévoir une analyse utile. L'apprentissage automatique peut nous aider à traiter rapidement les données et à fournir automatiquement des résultats plus rapides sous la forme de modèles.
Les techniques d'exploration de données produisent des modèles et des tendances à partir de données historiques pour prédire les résultats futurs. Ces résultats se présentent sous la forme de graphiques, de tableaux, etc. L'analyse statistique fait partie intégrante de l'analyse des données et augmentera dans un proche avenir.
Ces technologies se développeront énormément à l'avenir à mesure que les processus commerciaux s'amélioreront. Ceux-ci, à leur tour, aideront également les entreprises à automatiser le processus manuel, à augmenter les ventes et les bénéfices et ainsi à fidéliser la clientèle.
J'espère que vous auriez acquis d'immenses connaissances sur le Data Mining Vs Machine Learning!
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