Q:
Quelle est la différence entre l'apprentissage automatique et l'exploration de données?
UNE:L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont deux termes très différents - mais ils sont souvent tous deux utilisés dans le même contexte, qui est la capacité des parties à affiner et à trier les données pour arriver à des idées et des conclusions. Les similitudes et les différences combinées peuvent rendre confus la discussion de ces deux processus très différents pour des publics moins avertis en technologie.
L'exploration de données est le processus d'agrégation de données, puis d'extraction de données utiles de cet ensemble de données plus volumineux. C'est un type de découverte de connaissances qui se poursuit depuis que nous sommes parvenus à agréger de grandes quantités de données. Vous pouvez faire de l'exploration de données avec un système assez primitif: le programme sera programmé pour rechercher des modèles spécifiques et des tendances de données, et les informations techniques seront «extraites» de cette masse brute de données sous quelque forme que ce soit.
L'apprentissage automatique est quelque chose de plus récent et de plus sophistiqué. L'apprentissage automatique utilise des ensembles de données, mais contrairement à l'exploration de données, l'apprentissage automatique utilise des algorithmes et des configurations élaborés tels que les réseaux de neurones pour permettre à la machine d'apprendre des données d'entrée. En tant que tel, l'apprentissage automatique est un peu plus approfondi qu'une opération d'exploration de données. Par exemple, dans un réseau de neurones, les neurones artificiels travaillent en couches pour prendre les données d'entrée et libérer les données de sortie avec beaucoup d'activités élaborées de «boîte noire» entre les deux (le terme «boîte noire» s'applique à des systèmes plus sophistiqués lorsque les humains ont un du mal à comprendre comment les réseaux de neurones ou les algorithmes font réellement leur travail).
L'exploration de données et l'apprentissage automatique sont également très différents dans leurs applications à l'entreprise. Encore une fois, l'exploration de données peut se poursuivre dans n'importe quelle application ERP donnée et dans de nombreux processus divers.
En revanche, un projet d'apprentissage automatique nécessite des ressources considérables. Les chefs de projet doivent assembler les données de formation et de test, rechercher des problèmes tels que le surapprentissage, décider de la sélection et de l'extraction des fonctionnalités, et bien plus encore. L'apprentissage automatique peut nécessiter des formes complexes d'adhésion de diverses parties prenantes, tandis que les activités d'exploration de données nécessitent généralement une approbation rapide.
Malgré ces différences, l'extraction de données et l'apprentissage automatique s'appliquent au domaine de la science des données. En savoir plus sur la science des données aide les parties prenantes à en savoir plus sur le fonctionnement de ces processus et comment ils peuvent être appliqués dans une industrie donnée.
