Cycle de vie de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données : quelle est la différence ?

Beaucoup de gens sont confus lorsqu'il s'agit du cycle de vie de la science des données et du cycle de vie de l'apprentissage automatique . Sont-ils les mêmes? Sont-ils différents ? Dans quelle mesure ces technologies sont-elles similaires ou différentes ? Et beaucoup de ces questions surgissent dans leur esprit.

Eh bien, il y a une bonne raison de se confondre car ces deux technologies relèvent du même domaine. Pourtant, ces deux technologies ont une signification et une application spécifiques qui leur sont propres avec quelques chevauchements.

La science des données et sa portée

La science des données est un flux d'apprentissage avec un large éventail de systèmes et de processus de données. L'objectif général de la science des données est de maintenir des ensembles de données et d'en tirer un sens. Des outils de données, des algorithmes, des outils et des principes sont utilisés pour obtenir des informations à partir d'ensembles de données aléatoires. La numérisation a pris le monde d'assaut.

Cela a entraîné la création et la collecte d'une grande quantité de données. Avec autant de données partout, il devient difficile de les stocker, de les gérer et de les surveiller. Les ensembles de données sans cesse croissants sont gérés à l'aide de l'entreposage de données et de la modélisation des données. L'analyse et les informations collectées par l'application de la science des données sont utilisées pour aider les décideurs à atteindre les objectifs commerciaux.

L'intelligence d'affaires est un courant qui est directement influencé par la science des données. Les scientifiques des données effectuent l'analyse initiale sur d'énormes blocs de données et produisent des analyses en termes de modèles et plus encore. Ils génèrent des rapports destinés à être compris et exploités par des experts en intelligence d'affaires.

Les experts en intelligence d'affaires reprennent le travail effectué par les scientifiques des données et présentent une ligne de conduite et des prévisions pertinentes basées sur les informations partagées par eux.

Un autre rôle pertinent est celui d'analyste d'affaires. C'est une combinaison de scientifiques des données et d'experts en intelligence d'affaires. Ils comprennent les deux ensembles de compétences.

Plusieurs formats d'analyse de données sont utilisés par les data scientists pour analyser les données. Deux de ces formats sont l'analyse prédictive occasionnelle et l'analyse prescriptive.

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Analyse prédictive

C'est la branche de l'analyse de données utilisée par les scientifiques des données pour prévoir les événements commerciaux futurs. Dans ce cycle de vie d'analyse de données , un scientifique des données utilise de nombreuses techniques, notamment l'exploration de données, les statistiques, la modélisation, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle. Ces technologies les aident à tirer des enseignements des données fournies et à faire des prédictions sur l'avenir.

Cela aide les organisations à devenir proactives en anticipant les comportements ou les résultats futurs basés sur la science des données au lieu d'une hypothèse ou d'une intuition. Les sept étapes du cycle de vie de l'analyse prédictive des données sont la définition d'un projet, la collecte des données, l'analyse des données, l'analyse statistique, la modélisation prédictive, le déploiement du modèle prédictif et la surveillance du modèle.

Analyse prescriptive

Il s'agit d'une branche de l'analyse de données utilisée par les scientifiques des données pour prescrire un ensemble d'actions basées sur l'analyse prédictive, qui ont le plus de chances de réussir. Il utilise les informations/inférences du modèle prédictif et aide les entreprises en leur fournissant les meilleurs moyens possibles d'atteindre leurs objectifs commerciaux. Il automatise une décision complexe et fournit des recommandations mises à jour.

Les data scientists utilisent un large éventail de technologies orientées données telles que Hadoop, Python, R et SQL. Une utilisation intensive de techniques telles que la visualisation de données, l'architecture distribuée, l'analyse statistique, etc. est également effectuée pour obtenir des inférences utiles à partir d'ensembles de données.

Au cours du cycle de vie de tout projet de science des données, ces professionnels qualifiés portent plusieurs chapeaux et changent de rôle, selon les exigences du projet. Ils peuvent travailler avec l'IA (intelligence artificielle) et le ML (Machine Learning) avec la même facilité. Souvent, ils ont besoin de compétences en Machine Learning pour effectuer diverses tâches telles que la découverte de modèles et les rapports prédictifs.

L'apprentissage automatique est utilisé pour définir des paramètres dans les rapports de données. Le clustering est l'un des algorithmes les plus populaires utilisés pour la découverte de modèles.

L'apprentissage automatique et ses diverses composantes

L'apprentissage automatique fait partie de l'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique est une technologie, ce qui signifie que les machines/appareils peuvent apprendre et s'améliorer automatiquement à partir de l'expérience. Cette technologie concerne principalement les méthodes d'apprentissage indépendantes pour les machines, elles n'ont donc pas besoin d'être programmées pour une amélioration continue.

L'apprentissage automatique consiste à analyser des données pour reconnaître des modèles et établir un raisonnement logique basé sur des inférences. Les quatre composants essentiels de l'apprentissage automatique sont l'apprentissage automatique supervisé, l'apprentissage automatique non supervisé, l'apprentissage automatique semi-supervisé et l'apprentissage automatique par renforcement.

Apprentissage automatique supervisé

L'apprentissage automatique supervisé crée un modèle qui prédit sur la base de preuves pendant l'incertitude. Il faut un ensemble reconnu de données d'entrée et un ensemble reconnu de données de sortie. Sur la base du comportement de ces ensembles de données historiques, il demande à un modèle de produire des prédictions logiques pour la réponse aux données non reconnues. Ils jouent un rôle essentiel dans la cartographie du couple entrée-sortie. En savoir plus sur les types d'apprentissage automatique supervisé.

Apprentissage automatique non supervisé

Comme son nom l'indique, il s'agit d'un processus d'apprentissage automatique qui nécessite peu ou pas d'effort humain. Les algorithmes d'apprentissage automatique non supervisé utilisent des paramètres non classifiés ou non étiquetés pour découvrir des modèles et des tendances. Ces algorithmes utilisent des clusters, la détection d'anomalies, des réseaux de neurones, etc. En savoir plus sur l'apprentissage automatique non supervisé.

Apprentissage automatique semi-supervisé

C'est une combinaison d'apprentissage automatique supervisé et non supervisé. Il utilise des données classifiées et non classifiées pour obtenir des informations plus précises. Il est considéré comme une solution rentable lorsque l'étiquetage ou la classification des données est une procédure coûteuse.

Apprentissage automatique de renforcement

Si vous avez déjà joué à Mario, sachez que vous avez déjà expérimenté les avantages du Machine Learning par renforcement. L'apprentissage automatique par renforcement aide à comprendre la meilleure façon possible d'atteindre un objectif complexe après plusieurs étapes.

Quelle est la différence entre Machine Learning et Data Science ?

La science des données et l'apprentissage automatique sont deux domaines technologiques différents. Ils travaillent tous les deux sur différents aspects d'une entreprise. La science des données utilise des données pour aider les entreprises à comprendre les tendances et à prévoir les comportements. L'apprentissage automatique permet aux appareils d'auto-apprendre et d'exécuter diverses tâches.

Étant donné que ces deux technologies sont interconnectées, une connaissance de base des deux est nécessaire pour appliquer l'une d'entre elles à la croissance et au développement de l'entreprise. La science des données fait déjà partie intégrante de presque toutes les entreprises, tandis que la demande de machine learning augmente à un rythme rapide. Les deux technologies vont être très pertinentes et utiles pour les entreprises dans le futur à venir.

Les technologies et les compétences sont très demandées. De nombreux jeunes professionnels souhaitent acquérir ces compétences. Ils se confondent entre un large éventail de cours offerts par divers instituts. Il est crucial de comprendre et d'analyser vos compétences actuelles pour décider quelles compétences peuvent propulser votre carrière vers le haut.

Lors de la sélection d'une certification, d'un cours ou d'un diplôme, il est essentiel de tenir compte du temps que vous pouvez consacrer à l'apprentissage. Pour les jeunes étudiants et les professionnels, qui souhaitent continuer à gagner ou commencer à gagner rapidement, les cours de courte durée sont plus adaptés. Ceux qui peuvent se concentrer uniquement sur l'apprentissage pendant un an ou plus, un diplôme complet est une meilleure option.

Cours en ligne de upGrad

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• Diplôme PG en science des données
• Master of Science en science des données
• Diplôme PG en apprentissage automatique et IA
• Master of Science en apprentissage automatique et IA

J'espère que cela vous aidera à comprendre et à comprendre à la fois le cycle de l'apprentissage automatique et de l'analyse des données.