Grâce à la science des données et à l'apprentissage automatique (ML), il est possible d'obtenir des informations pertinentes à partir d'une masse de données. Ces termes ne sont toutefois pas synonymes. En effet, l'apprentissage automatique, la science des données et l'analyse des données sont des domaines différents qui poursuivent des objectifs distincts. Cet article explique la différence entre la science des données et l'apprentissage automatique.
Qu'est-ce que la science des données ?
La science des données est une science interdisciplinaire qui analyse les données, les visualise et interprète les différences afin de répondre aux questions et d'en tirer de nouvelles connaissances pour les entreprises et leurs décisions. La science des données apparaît donc également comme un terme générique et combine les statistiques, la programmation, l'analyse des données et l'intelligence artificielle. Les données à analyser proviennent de différents canaux et se développent rapidement, de sorte que leur analyse dépasse les capacités humaines, du moins sans connaissances spécifiques. Outils et techniques.
Pour travailler dans ce domaine, il faut donc avoir un savoir-faire en matière de compétences techniques. Il faut être à l'aise avec les langages de programmation et l'informatique, mais aussi avec les statistiques, les mathématiques et la visualisation de données. En outre, il est important d'avoir un esprit orienté vers la recherche, d'identifier les lacunes dans les connaissances et de formuler des questions qui peuvent aider à les combler.
La science des données fait aujourd'hui partie intégrante de nombreux secteurs. Travailler avec des données aide les entreprises à mieux comprendre leurs clients, à optimiser les processus commerciaux et à proposer de meilleurs produits. Au lieu de s'appuyer sur l'opinion hautement subjective d'une personne, elles disposent de chiffres et de faits.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
L'apprentissage automatique est une branche de l'informatique. Il traite de la question de savoir comment les ordinateurs peuvent résoudre des problèmes en utilisant des données brutes comme base de décision, sans que l'homme doive les programmer explicitement. Il s'agit donc de technologies de génération et de traitement de données. Extraction pour que la machine apprenne de manière autonome. Il existe à cet égard des méthodes d'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement. Chacun de ces types de ML a ses avantages et ses inconvénients. L'apprentissage se fait par l'application d'algorithmes aux données. Chacun de ces groupes de ML utilise des algorithmes différents. Ceux-ci sont des instructions pour effectuer un Processus. Ils sont appliqués à une base de données afin d'identifier des modèles et d'en "apprendre". Ainsi, les algorithmes parviennent à simuler le fonctionnement d'un cerveau humain vivant. Ils analysent d'énormes quantités de données et en extraient des modèles et des règles.
Pour déployer des algorithmes, surveiller leurs performances et trouver de meilleurs paramètres pour leur apprentissage, nous avons besoin d'une discipline scientifique qui explique comment le faire correctement. L'apprentissage automatique étudie comment créer un modèle de génération et d'extraction de données qui soit adapté à un ensemble de données spécifique, mais qui puisse également être utile pour d'autres ensembles de données. Au final, l'apprentissage automatique fournit un modèle de haute qualité qui donne des résultats reproductibles. Cela est efficace pour assurer le succès commercial.
Data Science vs. Machine Learning
La science des données a pour objectif d'extraire du sens et des connaissances à partir des données en adoptant une approche scientifique. L'apprentissage automatique, quant à lui, consiste à développer des méthodes qui utilisent les données brutes comme base de décision afin d'améliorer les performances ou de faire des prédictions. L'apprentissage automatique est donc une branche de la l'intelligence artificielle. La science des données, quant à elle, est un terme générique pour des disciplines technologiques telles que l'apprentissage automatique ou l'intelligence artificielle.
Ces dernières années, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle (IA) dominent des parties de la science des données et jouent un rôle décisif dans la Analyse des données et la veille stratégique. L'apprentissage automatique automatise le processus d'analyse des données et va au-delà pour faire des prédictions basées sur la collecte et l'analyse de grandes quantités de données sur des populations spécifiques. Des modèles et des algorithmes sont développés à cette fin.
L'apprentissage automatique ne remplace toutefois pas la science des données, mais constitue l'un des nombreux outils à la ceinture d'un scientifique des données. Pour que l'apprentissage automatique fonctionne, il faut un scientifique des données qualifié, capable d'organiser les données non structurées et d'utiliser les bons outils de génération afin d'exploiter pleinement les chiffres.
| Science des données | Apprentissage automatique | |
| Objectif | vise à tirer du sens et des connaissances des données par une approche scientifique. Ces connaissances sont ensuite appliquées dans les entreprises, les administrations et d'autres institutions afin d'augmenter les bénéfices, d'innover en matière de produits et de services, de prendre de meilleures décisions et d'automatiser et d'optimiser les processus. | Une branche de l'intelligence artificielle qui s'occupe de la compréhension et du développement de méthodes qui "apprennent". Ces méthodes utilisent des données pour améliorer les performances dans une série de tâches. Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent l'intelligence artificielle pour créer un modèle basé sur des exemples de données, appelées données d'entraînement, afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmés pour cela. |
| Compétences/outils | Outils de machine learning, compétences de codage (Python/R), statistiques, SQL/NoSQL, data wrangling, visualisation de données | Connaissances en programmation (Python, SQL, Java), statistiques et probabilités, développement de prototypes, modélisation de données |
| Champ d'application | champ d'application plus large ; ne se focalise pas uniquement sur les statistiques et les algorithmes ; Terme générique pour la saisie de données, le nettoyage de données, l'étude de données, la détection d'anomalies, la prédiction de probabilités, l'extraction de données ; Les données dans le domaine de la science des données peuvent être traitées à l'aide de l'apprentissage automatique, mais ce n'est pas obligatoire. | Focalisation sur les algorithmes d'apprentissage automatique ; sous-domaine de l'intelligence artificielle ; comprend l'apprentissage supervisé, non supervisé et semi-supervisé, exemples d'applications : analyse des spams, développement de robots de chat, analyse du comportement des clients |
| Objectife | Rapport basé sur des données clés, visualisation au moyen de graphiques, de diagrammes | Modélisation d'événements par l'utilisation de données réelles. |
Data Science vs. Machine Learning à l'exemple de
Pour les assureurs, il est important de détecter la fraude le plus tôt possible afin de minimiser les pertes. Dans ce contexte, la science des données aide les pools, les assureurs directs, les assureurs maladie et les réassureurs à atteindre le niveau de protection nécessaire et à éviter les pertes financières. Les data scientists améliorent le niveau de sécurité des clients. Ils surveillent et analysent les données des clients et identifient les processus suspects et malveillants. L'apprentissage automatique et la science des données peuvent se compléter mutuellement pour l'extraction des données.
Les principales étapes du processus de détection des fraudes sont les suivantes :
- Collecter un grand nombre d'échantillons de données pour entraîner et tester le modèle d'apprentissage automatique.
- Entraînement du modèle pour générer des prédictions
- Tester la précision des résultats et les utiliser
Il en résulte par exemple un système qui retient d'autres transactions lorsqu'un grand nombre de transactions apparaissent soudainement sur le compte d'un client. Le titulaire du compte doit alors vérifier lui-même ces transactions. De tels systèmes aident les clients à garder un œil sur les mouvements de leur compte.
Qu'est-ce qui est mieux la science des données ou l'apprentissage automatique ?
Une entreprise ne peut pas avoir l'un sans l'autre. Les deux font partie l'une de l'autre. En effet, les machines ne peuvent pas acquérir d'expérience sans données, et les données sont toujours plus faciles à analyser lorsqu'elles sont traitées avec les normes de la science des données comme terme générique. l'avenir, les spécialistes tels que les scientifiques des données et les ingénieurs en apprentissage automatique devront au moins avoir une compréhension fonctionnelle de l'autre domaine pour la génération de données afin d'améliorer la qualité de leur travail. Étant donné que l'intelligence artificielle (IA) devient de plus en plus importante pour le succès des entreprises dans le monde réel, la science des données et l'apprentissage automatique sont tous deux de plus en plus au centre de l'attention.
L'apprentissage automatique est un complément naturel - par exemple pour les domaines pilotés par les données comme la santé. Dans le secteur de la santé, le ML aide à analyser, catégoriser et organiser les données de santé. Les systèmes ML aident les hôpitaux et autres établissements médicaux à offrir un meilleur service aux patients en termes de planification des rendez-vous, d'accès aux documents et de soins médicaux.
La science des données permet aux entreprises de comprendre efficacement d'énormes quantités de données provenant de différentes sources et d'en tirer des enseignements précieux afin de prendre des décisions plus intelligentes basées sur les données. La science des données est largement répandue dans différents secteurs, notamment les entreprises industrielles, les soins de santé, les banques, les assureurs et le secteur public.
Un modèle d'apprentissage automatique est constitué de fonctions mathématiques qui reconnaissent certains types de modèles. Les utilisateurs entraînent un modèle à partir d'une série de données et lui fournissent un algorithme qui lui permet de réfléchir à ces données et d'en tirer des enseignements. Ce modèle permet d'analyser les données et de faire des prédictions. Un modèle ML peut par exemple reconnaître certains modèles dans une masse de documents pour les extraire.
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