L’apprentissage automatique est l’un des domaines de recherche les plus actifs de l’intelligence artificielle, qui implique l’étude et le développement de modèles informatiques de processus d’apprentissage. L’un des principaux objectifs de la recherche dans le domaine de l’apprentissage automatique est de construire des systèmes informatiques capables d’apprendre et d’acquérir des connaissances par eux-mêmes, sans être explicitement programmés. L’exploration de données est un domaine qui doit une grande partie de son inspiration et de ses techniques à l’apprentissage automatique. C’est pourquoi l’apprentissage automatique et l’exploration de données sont souvent utilisés comme synonymes, mais soyez assurés qu’il s’agit de concepts très différents ayant des objectifs différents.
Qu’est-ce que le Data Mining ?
À l’ère du numérique, chaque appareil connecté à l’internet laisse une trace numérique quelconque et pratiquement tous les systèmes automatisés génèrent des données sous une forme ou une autre. En outre, des téraoctets ou des pétaoctets de données sont générés chaque jour 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, ainsi que du développement rapide d’outils puissants de collecte et de stockage de données. Il est donc nécessaire d’analyser ces données afin de générer de nouvelles informations grâce à l’analyse des données. C’est là que le data mining entre en jeu. Le data mining est le processus qui consiste à trier et à analyser de grandes quantités de données et à les transformer dans un format standardisé. Le data mining transforme une large 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 dans de grands lots de données en utilisant un large éventail de techniques afin d’en tirer des informations exploitables.
Apprentissage machine
L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle (IA) basée sur la capacité des systèmes informatiques ou des programmes à apprendre automatiquement à partir de l’expérience sans être explicitement programmés. L’apprentissage est un phénomène à multiples facettes. De même, la modélisation informatique des processus d’apprentissage dans leurs multiples manifestations constitue le sujet de l’apprentissage automatique. Il s’agit de l’un des domaines de recherche les plus actifs au sein de l’IA, qui implique l’étude et le développement de modèles informatiques de processus d’apprentissage. L’objectif de l’apprentissage automatique est de construire des systèmes informatiques capables d’acquérir des connaissances par eux-mêmes et d’améliorer leurs performances à partir de leurs propres expériences. Dans le monde réel, nous pouvons voir l’adaptation des techniques d’apprentissage automatique dans des domaines tels que les chatbots et les assistants virtuels à base vocale. L’apprentissage automatique consiste à traiter les données pour y déceler des tendances ou des modèles, ce qui permet de mieux comprendre le processus. Le processus peut ensuite être utilisé pour prédire le comportement de l’utilisateur.
Différence entre Data Mining et Machine Learning
Notions de base
– L’apprentissage automatique et le data mining relèvent tous deux du domaine de la science des données, ce qui est logique puisqu’ils ont tous deux quelque chose à voir avec les données. Les deux processus permettent de donner un sens aux données, ce qui aide à résoudre des problèmes complexes. Les deux termes sont souvent utilisés de manière interchangeable, ce qui rend parfois difficile leur distinction.
Cependant, le data mining est un concept plus général qui consiste à transformer une vaste collection de données brutes en informations utiles, tandis que l’apprentissage automatique est un terme global qui implique le traitement des données pour rechercher des tendances ou des modèles.
Objectif
– Dans la pratique, les deux principaux objectifs du data mining sont la prédiction et la description. Du côté prédictif, l’objectif du data mining est d’utiliser certaines variables ou champs dans les ensembles de données pour prédire des valeurs inconnues ou futures d’autres variables d’intérêt, tandis que le data mining descriptif se concentre sur la compréhension des systèmes analysés en identifiant des modèles et des relations dans de grands ensembles de données.
D’autre part, l’objectif de l’apprentissage automatique est de construire des systèmes d’apprentissage complets et autonomes en utilisant un ensemble d’outils et de techniques dans lesquels l’intelligence est apprise par l’intelligence et non induite.
Concept
– L’exploration de données et l’apprentissage automatique se recoupent certainement, mais l’une des principales différences entre les deux réside dans la manière dont les données sont utilisées. Le data mining est le processus qui consiste à creuser en profondeur dans de vastes quantités de données provenant de sources multiples, à en extraire des informations utiles et à découvrir des modèles permettant de prédire des résultats futurs.
L’apprentissage automatique va plus loin en utilisant des algorithmes complexes et des méthodes d’exploration de données pour construire des modèles composés de formules mathématiques, de critères de décision et de paramètres multidimensionnels afin de prédire les résultats futurs sans intervention humaine.
Analyse
– Le data mining nécessite une intervention humaine pour rassembler et trier des quantités colossales de données qui peuvent être arbitraires, non structurées ou même dans un format qui convient immédiatement à un traitement automatisé. Les analystes du data mining utilisent un large éventail de techniques pour trier les données provenant de diverses sources. Les données sont ensuite collectées, traitées et transformées dans un format standardisé pour l’évaluation d’événements futurs.
L’apprentissage automatique va plus loin en permettant aux machines et aux systèmes informatiques d’apprendre à partir de nouvelles données et d’acquérir des connaissances par eux-mêmes sans être explicitement programmés. Ainsi, aucune intervention humaine n’est nécessaire puisque les machines apprennent de leurs propres expériences.
Résumé
En résumé, le data mining 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 à un traitement automatisé. Les données sont ensuite collectées, traitées et transformées dans un format plus standardisé. L’apprentissage automatique, quant à lui, utilise des techniques analytiques solides pour trouver des modèles sous-jacents utiles dans les données complexes afin de prédire les résultats futurs. L’apprentissage automatique consiste essentiellement à apprendre à un système informatique à travailler de manière autonome sans intervention humaine.