Data Mining vs Machine Learning : 4 différences majeures

Au fur et à mesure que la technologie progresse et se développe, une toute nouvelle gamme de termes et de concepts techniques voit le jour de temps à autre. Avec l'avènement du Big Data et de la science des données, nous avons aujourd'hui l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. Étant donné que ces nouvelles technologies sont toutes interdépendantes et connectées, les gens ont souvent tendance à utiliser les termes technologiques de manière interchangeable. Deux de ces termes sont « Data Mining » et « Machine Learning ».

Le débat Data Mining vs Machine Learning fait le tour depuis un bon moment déjà. Bien que ces deux concepts de science des données existent depuis les années 1930, ils ne sont apparus que récemment. Souvent, les gens ont tendance à brouiller les lignes de différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique en raison de la présence de certaines caractéristiques similaires entre les deux. Cependant, les deux sont intrinsèquement différents, et c'est ce que nous souhaitons mettre en lumière dans cet article - la différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que l'exploration de données ?

L'exploration de données fait référence au processus de découverte de modèles significatifs dans des ensembles de données volumineux et complexes grâce à une combinaison de plusieurs disciplines et outils, notamment l'informatique, l'apprentissage automatique, les statistiques et les systèmes de bases de données. L'exploration de données est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui se concentre sur l'analyse exploratoire des données par le biais d'un apprentissage non supervisé.

L'objectif final du Data Mining est d'extraire des informations pertinentes (et non "l'extraction" des données brutes elles-mêmes) à partir d'ensembles de données et de les transformer en informations utiles pour une utilisation ultérieure. Si vous êtes débutant et souhaitez en savoir plus sur la science des données, consultez notre certification en science des données des meilleures universités.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une sous-branche de l'intelligence artificielle. C'est l'étude scientifique d'algorithmes intelligents et de modèles statistiques qui peuvent être utilisés par des machines (ordinateurs) pour effectuer des tâches de type humain sans être explicitement programmés ou formés pour cela. Un aspect unique des algorithmes d'apprentissage automatique est qu'ils peuvent apprendre par l'expérience.

Exploration de données vs apprentissage automatique : principales différences

L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont des sous-domaines de la science des données. Donc, naturellement, ils sont interdépendants. L'exploration de données est, en fait, un élément crucial de l'apprentissage automatique, et elle est utilisée pour trouver des modèles et des tendances précieux cachés dans de vastes volumes de données.

L'exploration de données et l'apprentissage automatique utilisent tous deux des algorithmes avancés pour découvrir des modèles de données pertinents. Cependant, même si l'exploration de données et l'apprentissage automatique se croisent, ils ont une part équitable de différences quant à la façon dont ils sont utilisés.

Examinons quelques-unes des principales différences entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique.

1. Utilisation des données

La principale différence entre l'exploration de données et l'apprentissage automatique réside dans la manière dont chacun utilise les données et les applique à diverses applications. Alors que le Data Mining s'appuie sur de vastes référentiels de Big Data à partir desquels il extrait des modèles significatifs, le Machine Learning fonctionne principalement avec des algorithmes plutôt qu'avec des données brutes.

L'exploration de données est utilisée à de nombreuses fins différentes. Par exemple, les entreprises BFSI peuvent l'utiliser pour la recherche financière, tandis qu'une entreprise de commerce électronique peut l'utiliser pour extraire des données de vente afin d'identifier les principales tendances du marché actuel. L'exploration de données peut également être utilisée pour parcourir des sites Web, des profils de médias sociaux et même des actifs numériques afin d'obtenir des informations sur les prospects potentiels d'une marque ou d'une entreprise - il peut aider à générer 10 000 prospects en 10 minutes !

Au contraire, bien que le Machine Learning intègre les principes du Data Mining, il cherche à établir des corrélations automatiques pour en tirer des leçons et appliquer les résultats à de nouveaux algorithmes de ML. Étant donné que les algorithmes ML sont programmés pour apprendre de l'expérience, ils s'améliorent continuellement, fournissant ainsi des résultats plus précis au fil du temps.

2. Fondation d'apprentissage

Bien que l'exploration de données et l'apprentissage automatique s'appuient sur les mêmes bases, leur approche est différente.

L'exploration de données s'appuie sur les informations existantes pour identifier les modèles émergents qui peuvent façonner les processus de prise de décision d'une entreprise. Free People, une marque de vêtements, utilise l'exploration de données pour parcourir d'énormes volumes de dossiers clients existants afin de créer des recommandations de produits personnalisées pour les clients individuels.

L'apprentissage automatique, cependant, peut «apprendre» à partir des données existantes et créer une base d'apprentissage idéale pour que la machine puisse s'auto-apprendre. Alors que l'apprentissage automatique examine les modèles et en tire des enseignements pour prédire les tendances des incidents futurs, l'exploration de données fonctionne comme une source d'informations à partir de laquelle l'apprentissage automatique peut s'appuyer.

Contrairement au Data Mining, le Machine Learning peut identifier automatiquement la relation entre les données existantes.

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3. Reconnaître les modèles dans les données

Une fois les données collectées, le véritable défi consiste à leur donner un sens - la partie analyse et interprétation est essentielle pour transformer les données brutes en informations prêtes à l'emploi pour les entreprises. C'est là que les Data Scientists et les Data Analysts doivent décider du logiciel et de l'outil à utiliser pour analyser et interpréter de gros volumes de données non structurées et trouver les modèles reconnaissables qu'ils contiennent. Découvrez les outils de science des données les plus utilisés en 2020.

Si vous sautez cette étape, les données à votre disposition ne vous seront d'aucune utilité. L'exploration de données peut révéler des modèles utiles grâce à la classification et à l'analyse de séquences, tandis que l'apprentissage automatique peut augmenter cela d'un cran en utilisant les mêmes algorithmes utilisés par l'exploration de données pour apprendre et s'adapter automatiquement aux données recueillies. C'est pourquoi l'apprentissage automatique est de plus en plus utilisé pour la détection de logiciels malveillants.

Selon Deep Instinct , une société de renseignement institutionnel, chaque nouveau malware conserve presque le même code que les anciennes versions, et que seuls 2 à 10 % des fichiers malveillants changent d'une itération à l'autre . Le modèle ML de Deep Instinct peut prédire quels fichiers d'un système sont des fichiers malveillants avec une grande précision, malgré les variations de 2 à 10 %.

4. Précision

L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont tous deux utilisés pour améliorer et améliorer la précision des données accumulées. Cependant, le Data Mining et son analyse se limitent à la manière dont les données sont organisées et collectées. L'exploration de données agit comme un moyen d'extraire des informations pertinentes à partir d'ensembles de données complexes pour améliorer les capacités prédictives des algorithmes et des modèles ML.

Comme nous l'avons mentionné précédemment, le Data Mining peut manquer de multiples connexions et relations entre les données disponibles, mais pas le ML : il peut identifier les corrélations entre tous les points de données pertinents pour fournir des conclusions très précises et finalement façonner le comportement du modèle.

Par exemple, l'apprentissage automatique est désormais utilisé dans les systèmes CRM pour améliorer leur intelligence relationnelle, permettant ainsi à l'équipe commerciale d'une entreprise de mieux comprendre ses clients. Les systèmes CRM alimentés par ML peuvent analyser les actions passées pour stimuler les conversions et également améliorer les scores de satisfaction client. De plus, l'apprentissage automatique peut former les systèmes CRM pour prédire avec précision quels produits/services se vendront le mieux et quand, et à quels segments de clientèle.

Exploration de données contre apprentissage automatique : l'avenir

Selon des estimations récentes concernant le Big Data, d'ici cette année, c'est-à-dire d'ici 2020, chaque être humain sur la planète générera environ 1,7 mégaoctet de nouvelles informations chaque seconde. Par conséquent, les données mondiales passeront de 4,4 zettaoctets à 44 zettaoctets !

Alors que de plus en plus de données continuent de s'accumuler chaque seconde, la demande d'outils de science des données tels que l'exploration de données, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle est vouée à augmenter avec le temps. Apprenez-en plus sur les applications de l'apprentissage automatique.

Toutes les entreprises, organisations et institutions utilisant le Big Data continueront de créer le besoin de technologies avancées telles que l'exploration de données et l'apprentissage automatique pour collecter des données, les analyser et les interpréter à des fins commerciales. Naturellement, l'avenir de ces deux technologies émergentes est très prometteur.

Dans le numéro d'août 2004 de DM Review , Lou Agosta déclarait : « L'avenir de l'exploration de données réside dans l'analyse prédictive. L'une des applications les plus importantes de l'analyse prédictive se situe dans le domaine de la recherche médicale. L'analyse prédictive, ou "exploration de données en un clic", simplifie et automatise le processus d'exploration de données, permettant ainsi aux chercheurs d'appliquer des analyses avancées à l'ensemble du spectre des sciences de la vie, de la découverte de médicaments à la commercialisation.

À l'heure actuelle, des technologies telles que l'apprentissage automatique et l'exploration de données en sont encore à leurs balbutiements, et bien d'autres sont encore à venir. Au fur et à mesure que ces technologies mûriront avec le temps, de nouvelles applications, des cas d'utilisation et des percées émergeront pour transformer encore plus nos vies. Rassurez-vous, malgré leurs différences, l'exploration de données et l'apprentissage automatique continueront de fonctionner de manière complexe pour donner un sens aux données.

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