L’exploration de données utilise une pléthore de méthodes informatiques et d’algorithmes pour extraire des connaissances. La classification est peut-être la forme la plus élémentaire d’analyse des données. Une tâche courante de l’exploration de données consiste à examiner des données dont la classification est inconnue ou se produira à l’avenir, dans le but de prédire ce qu’est ou sera cette classification. De même, les données dont la classification est connue sont utilisées pour élaborer des règles, qui sont ensuite appliquées aux données dont la classification est inconnue. Cela dit, les techniques d’exploration de données se présentent sous deux formes principales : supervisée et non supervisée. La technique supervisée est une technique prédictive, tandis que la technique non supervisée est une technique descriptive. Bien que les deux algorithmes soient largement utilisés pour accomplir différentes tâches d’exploration de données, il est important de comprendre la différence entre les deux.
Qu’est-ce que le Data Mining supervisé ?
L’exploration de données supervisée, comme son nom l’indique, fait référence aux algorithmes d’apprentissage utilisés pour la classification et la prédiction. L’algorithme supervisé apprend à partir des données d’apprentissage qui sont étiquetées et la tâche est contrôlée par l’ingénieur des connaissances et le concepteur du système. Avec des données supervisées, nous devons avoir des entrées connues correspondant à des sorties connues, telles que déterminées par des experts du domaine. La tâche d’exploration de données est souvent appelée apprentissage supervisé car les classes sont déterminées avant l’examen des données. Cette technique utilise une fonction objective (la variable dépendante) et un ensemble d’éléments de données qui sont des variables indépendantes. La technique supervisée tente d’identifier les relations entre les variables dépendantes et indépendantes, d’identifier le degré de corrélation pour chaque ensemble de variables et de construire un modèle montrant le réseau de dépendances. Le modèle est ensuite appliqué aux données pour lesquelles la valeur cible est inconnue.
Qu’est-ce que le Data Mining non supervisé ?
Contrairement aux techniques supervisées, l’exploration de données non supervisée n’a pas de fonction objective prédéterminée et ne prédit pas de valeur cible. Les techniques non supervisées sont celles pour lesquelles il n’y a pas de variable de résultat à prédire ou à classer. Il n’y a donc pas d’apprentissage à partir de cas où une telle variable de résultat est connue. L’algorithme demande à l’utilisateur de spécifier le nombre d’intervalles et/ou le nombre de points de données à inclure dans un intervalle donné. Il vous aide à identifier toutes sortes de modèles inconnus dans les données. Le modèle non supervisé est également appelé modèle descriptif car il recherche des modèles inconnus dans un ensemble de données sans étiquettes prédéterminées et avec une supervision humaine minimale ou inexistante. Les méthodes d’apprentissage non supervisé comprennent les méthodes de regroupement, d’association et d’extraction. Ce type de technique d’apprentissage est utilisé lorsqu’un objectif spécifique n’est pas disponible ou lorsque l’utilisateur cherche à trouver des relations cachées dans les données.
Différence entre le Data Mining supervisé et non supervisé
Données
– L’apprentissage supervisé est la tâche d’exploration de données qui consiste à utiliser des algorithmes pour développer un modèle sur des données d’entrée et de sortie connues, ce qui signifie que l’algorithme apprend à partir de données étiquetées afin de prédire le résultat à partir des données d’entrée. La technique supervisée consiste simplement à apprendre à partir d’un ensemble de données de formation. L’apprentissage non supervisé, quant à lui, est la technique qui consiste à utiliser des algorithmes lorsqu’il n’y a pas de variable de résultat à prédire ou à classer, ce qui signifie qu’il n’y a pas d’apprentissage à partir de cas où une telle variable de résultat est connue.
Objectif
– La technique supervisée tente d’identifier les relations occasionnelles entre les variables dépendantes et indépendantes, d’isoler le degré de corrélation pour chaque ensemble de variables et de développer un modèle montrant le réseau de dépendances. Le modèle est ensuite appliqué à des données dont la valeur cible est inconnue. L’apprentissage non supervisé cherche à identifier des modèles inconnus dans un ensemble de données sans étiquettes prédéterminées et avec une supervision humaine minimale ou inexistante. L’objectif des techniques d’exploration de données non supervisées est de trouver des modèles dans un ensemble de données sur la base de la relation entre les points de données eux-mêmes.
Méthode
– Les modèles supervisés sont ceux utilisés pour la classification et la prédiction, d’où leur nom de modèles prédictifs, car ils apprennent à partir des données d’apprentissage, qui sont les données à partir desquelles l’algorithme de classification ou de prédiction apprend. Une fois que l’algorithme a appris à partir des données d’apprentissage, il est appliqué à un autre échantillon de données dont le résultat est connu. Les méthodes comprennent les fonctions supervisées suivantes : classification, régression et détection des anomalies. L’exploration de données non supervisée vous aide à identifier toutes sortes de modèles inconnus dans les données à l’aide de méthodes telles que le regroupement, l’association et l’extraction.
Évolutivité
– L’évolutivité est l’un des principaux problèmes liés à l’exploration de grands ensembles de données et il n’est pas pratique d’analyser l’ensemble des données plus d’une fois. L’exploration supervisée des données tend à être très évolutive, ce qui signifie qu’elle peut traiter d’énormes volumes de données dans des délais qui n’augmentent pas de manière déraisonnable, et qu’elle est généralement rapide. Les méthodes d’apprentissage non supervisé, en revanche, soulèvent souvent plusieurs problèmes en termes d’évolutivité si une sorte d’évaluation parallèle n’est pas utilisée et, contrairement à l’apprentissage supervisé, elles sont relativement lentes, mais elles peuvent converger vers de multiples ensembles d’états de solution.
Résumé
En résumé, l’exploration de données supervisée est une technique prédictive, tandis que l’exploration de données non supervisée est une technique descriptive. Les techniques supervisées sont utilisées lorsqu’un objectif précis est disponible et que l’utilisateur cherche à déterminer comment les changements dans l’état des données influencent le résultat. L’exploration de données non supervisée, quant à elle, part d’une table rase, c’est-à-dire qu’elle n’a pas de fonction objective prédéfinie et que l’utilisateur tente de trouver des modèles inconnus ou des relations cachées dans les données. L’objectif de l’exploration de données non supervisée est de trouver des modèles dans l’ensemble des données sur la base de la relation entre les points de données eux-mêmes.