Apprentissage automatique vs analyse de données : une brève comparaison

Les données sont aussi appelées le nouveau « pétrole » de ce siècle. Cela signifie que les données sont aussi précieuses pour le fonctionnement d'une entreprise au 21e siècle que le pétrole brut l'était au début du 20e . Tout comme le pétrole est devenu un élément essentiel de la civilisation humaine, les données s'avèrent également en devenir un. Les activités liées à sa collecte, sa manipulation et sa présentation prennent de plus en plus d'importance.

Étant donné que les entreprises sont de plus en plus dépendantes des données, de nouvelles techniques pour gérer les données ci-dessus ont évolué. La science des données, l'analyse des données, l'apprentissage automatique, l'ingénierie des données et autres sont quelques domaines d'études. Ceux-ci forment un individu à des techniques spécifiques de traitement des données pour un rôle spécifique dans le processus de traitement des données.

L'apprentissage automatique et l'analyse de données sont deux domaines liés mais différents, et avant d'explorer la question -apprentissage automatique vs analyse de données , une compréhension de base des termes est nécessaire.

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Analyse de données - Qu'est-ce que c'est ?

En déduisant par son nom, on pourrait penser que l'analyse de données doit être liée à l'acte d'« analyser » des données, et il aurait raison. L'analyse de données est l'« analyse » de données, mais l'analyse est un terme très large. Voyons donc brièvement ce que cette « analyse » implique et comment elle fonctionne.

• Collecte de données – Un ensemble de chiffres et de paramètres associés sont collectés. L'analyse de données ne couvre pas la collecte de données réelles, mais se conforme plutôt aux données collectées à partir de diverses sources. Par exemple, quatre entreprises ont mené une enquête similaire dans 4 régions différentes ; l'analyse de données compile les quatre ensembles de données similaires dans un seul fichier dans la base de données pour le traitement.
• Traitement des données - Le traitement des données est la façon dont les données liées à des paramètres particuliers spécifiés sont extraites du fichier de base de données brut. Cette extraction est effectuée en utilisant certaines fonctions intégrées dans un logiciel de traitement de données ou en exécutant un script (programme) sur les entrées de données. Par exemple, si l'on veut trouver l'âge des personnes qui ont participé aux quatre enquêtes, on traitera les données uniquement sur les paramètres d'âge.
• Nettoyage des données - L'étape suivante consiste à éliminer la duplication des entrées, les erreurs ou les données incomplètes du « pool de données » liées à ces paramètres. Pour atteindre ces certaines limites, des repères et des formats sont présents dans le système. Par exemple, la limite d'âge de l'enquête précédente du candidat doit être positive et inférieure à 120 ans ; l'algorithme éliminerait toute entrée négative ou entrée supérieure à 120.
• Application Techniques statistiques et de modélisation - Le calcul des KSI (indicateurs statistiques clés) des données et la modélisation de certains graphiques, tableaux, tableaux, etc., des communicateurs visuels et autres. Par exemple, pour l'enquête ci-dessus, l'âge moyen des répondants dans l'enquête pour la région, 1,2,3,4 peut être représenté sous la forme d'un graphique.

Passons à l'autre moitié de la question, l'apprentissage automatique par rapport à l'analyse de données.

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Apprentissage automatique - Qu'est-ce que c'est ?

Encore une fois, comme en témoigne le nom, cela implique la façon dont la machine apprend par elle-même. Le problème est que les machines ne sont pas aussi sensibles que les humains ; ainsi, l'apprentissage automatique implique les algorithmes ou les codes qui se modifieraient en fonction des commentaires demandés et des entrées/données reçues.

Un tel exemple d'apprentissage automatique dans l'utilisation quotidienne est celui des clients de messagerie électronique, qui classent certains des e-mails reçus comme « spams » ; ici, l'entrée est le contenu de l'e-mail. Pour obtenir des commentaires, l'algorithme peut analyser le document pour certains paramètres tels que "vente", "offre", etc. et le combiner avec les informations indiquant si l'expéditeur figure dans la liste de contacts du destinataire. D'autres facteurs tels que le courrier étant cc (copie carbone) ou bcc à de nombreuses personnes décideraient que les commentaires sont du « spam » ou « pas du spam ». Au fil du temps, l'algorithme peut inclure plus de mots à rechercher dans sa base de données en analysant manuellement les e-mails du destinataire marqués comme "spam" et en déplaçant les e-mails des "spammeurs" fréquents directement dans la "corbeille".

Plusieurs modèles sont disponibles pour mettre en œuvre l'apprentissage automatique, avec de nouveaux modèles expérimentés et publiés chaque année. Cela est dû en partie aux progrès rapides des types d'équipements matériels et des processus de numérisation. Certains des modèles populaires sont -

• Réseaux de neurones artificiels - Une collection de divers programmes d'apprentissage automatique interagissant les uns avec les autres.
• Modèle d'arbre de décision - Une progression logique des tâches. Avec plusieurs branches de résultats pour plusieurs entrées ou conditions logiques différentes.
• Analyse de régression - Développer une relation entre l'entrée et la sortie et adapter la sortie pour qu'elle corresponde à leurs moyennes.

Cette capacité d'un programme/algorithme à appliquer ses connaissances apprises est très bénéfique pour l'industrie. Certaines de ses applications sont des boîtes de discussion automatisées sur des sites Web, automatisant les tâches de routine de l'utilisateur, prédiction basée sur des données, vérification des reçus, preuve de théorème, optimisation du processus basée sur les commentaires.

Maintenant que les deux termes sont clairs, comparons-les.

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Apprentissage automatique vs analyse de données

Une comparaison rapide entre l'apprentissage automatique et l'analyse de données est effectuée sur les paramètres suivants -

• Modification dans l'algorithme/programme

Pour toute modification dans l'algorithme de Data Analytics, les changements doivent être saisis manuellement .Alors que pour l'apprentissage automatique, les modifications sont apportées par l'algorithme sans aucune intervention extérieure.

• Traitement des données brutes

Une chose que l'analyse de données fait phénoménalement mieux est la gestion des données. Toutes sortes de manipulations de données sont possibles - Il peut élaguer les données en supprimant les ensembles de données défectueux, répétés et vides et en les organisant dans un tableau soigné, des graphiques et ainsi de suite. De plus, les données peuvent être filtrées par un certain paramètre ou variable. Il peut rendre certaines variables corrélées entre elles. Des fonctions statistiques telles que les moyennes mobiles, l'asymétrie, les médianes, les modes, etc., peuvent également être obtenues à partir des données.

D'autre part, l'apprentissage automatique ne peut pas gérer les données brutes. Cela a du sens, car l'analyse de données existe depuis bien plus longtemps que l'apprentissage automatique, donc au lieu de concevoir des algorithmes d'analyse de données dans l'apprentissage automatique, on peut utiliser séparément un outil d'analyse de données. Cependant, plusieurs logiciels fournissent les fonctionnalités des deux dans un seul package.

• Retour

Il n'y a pas un tel concept de « rétroaction » dans l'analyse des données ; il fonctionne plus ou moins sur la base des entrées-sorties. On entre l'entrée (données), sélectionne un modificateur approprié (fonction) et obtient une sortie appropriée (résultat). Il n'y a pas de modification dans le modificateur (fonction) en fonction du résultat.

D'autre part, l'apprentissage automatique suit la même routine. Après avoir généré la sortie, l'algorithme peut apporter des modifications en analysant la relation entre l'entrée et les interactions de l'utilisateur.

• Prédire

Data Analytics ne peut pas faire de prédictions basées sur un ensemble de données. Il peut modéliser les données en établissant diverses corrélations entre les variables et les représenter, mais ne peut pas estimer l'ensemble suivant de variables sur la base des tendances d'un certain nombre de l'ensemble de variables précédent.

L'apprentissage automatique, en revanche, peut le faire sans effort. Tout ce dont il a besoin est une collection suffisamment importante d'ensembles de données antérieurs pour l'analyse. L'apprentissage automatique trouve une application dans l'analyse de données à cette fin spécifique uniquement.

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• Applications

L'analyse de données a un objectif très spécifique : collecter, nettoyer, traiter et modéliser les données.

En tant que tel, il a des applications relativement limitées. Certaines applications incluent la fourniture d'informations pour aider à la prise de décision de la direction, servir de preuve d'opinion, fournir des faits au public et compiler les états financiers et autres.

D'un autre côté, la capacité d'une machine à s'adapter sans aucune aide extérieure a une applicabilité énorme. L'apprentissage automatique est applicable dans tous les domaines où il y a un besoin de « personnalisation » du processus en fonction d'un individu ou l'élimination des processus manuels en faveur d'un processus automatisé. Un tel exemple de son utilisation est dans l'analyse de données elle-même.

Cela étant dit, l'apprentissage automatique est un domaine d'étude relativement nouveau. En tant que tel, il reste encore beaucoup à faire en termes d'innovation, d'applicabilité et de commercialisation des techniques d'apprentissage automatique. AINSI, pour une tâche commune, l'industrie est biaisée vers l'analyse de données plutôt que l'apprentissage automatique.

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• Exemples de combinaisons logicielles

Parfois, le logiciel contient à la fois des outils d'analyse de données et des outils d'apprentissage automatique pour faciliter la manipulation des données. Cependant, en raison de la grande portée de l'apprentissage automatique, plusieurs suites sont disponibles à plusieurs fins.

Pour l'analyse de données, une multitude de suites logicielles sont disponibles, notamment Microsoft Excel, Apache Open Office Spreadsheets, Julia, ROOT, PAW, Orange, KNIME, MATLAB ELKI, Google Sheets et plus encore.

Il existe des hôtes de suites logicielles pour l'apprentissage automatique, les plus courantes d'entre elles étant - Amazon Machine Learning Kit, Azure Machine Learning, Google Prediction API, MATLAB, RCASE, IBM Watson Studio et KNIME, pour n'en nommer que quelques-uns.

Après une brève étude de la réponse à la questionapprentissage automatique vs analyse de données, écrite ci-dessus, on peut facilement observer que l'apprentissage automatique est un outil beaucoup plus puissant et un outil flexible avec des applications diverses.Cependant, on peut également conclure qu'ils ont tous deux un rôle spécifique dans le secteur des affaires. Il existe certaines fonctions, telles que le traitement des données brutes, que seule l'analyse de données peut effectuer, puis il existe une certaine fonction telle que la prédiction que seul l'apprentissage automatique peut effectuer.

Ainsi, chacun a son importance et ses applications, et bien que parfois l'un puisse fonctionner mieux que l'autre pour une tâche spécifique, ils sont tous deux très nécessaires aux industries.

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