Apprentissage automatique vs science des données - Comparaison

Savez-vous que plus de 2,5 quintillions d'octets de données sont créés chaque jour ? Selon IBM, il a été prévu que le nombre d'emplois pour chaque expert en données aux États-Unis augmentera de 364 000 ouvertures pour atteindre 2 720 000 d'ici 2020.

En outre, il a également été prédit que d'ici 2020, une estimation de 1,7 Mo de données sera générée chaque seconde pour chaque être humain sur la planète. Imaginez la quantité de données que cela représenterait à la fin de l'année. Combien plus d'ici la fin de la décennie ? Il est donc évident que nous ne pouvons pas gérer efficacement les données sans la science des données et l'apprentissage automatique .

La question brûlante est donc la suivante : comment comptons-nous traiter cette quantité de données volumineuses ? Maintenant, c'est là que la science des données par rapport à l'apprentissage automatique entre en jeu. Cela devrait vous intéresser de savoir que les machines ont la capacité d'apprendre par elles-mêmes.

Oui, c'est tout à fait possible et en fait réaliste dans cette ère technologique en développement rapide. Tout comme les humains, les machines peuvent être structurées et conçues pour apprendre davantage à partir d'une bonne quantité de données. L'apprentissage automatique devient très important pour permettre aux machines d'apprendre automatiquement de l'expérience. Cela se fait sans que les machines aient besoin d'être explicitement programmées.

• Définition de la science des données
• Définition de l'apprentissage automatique
• Quelle est la différence entre l'analyse de données et la science des données

Qu'est-ce que la science des données

En définition simple, la science des données consiste à analyser les résultats obtenus à partir des données. Il explore les données dans leur forme la plus simple et la plus élémentaire. Ceci est fait afin de comprendre les modèles complexes, les inférences de tendances et les comportements des journaux de données.

La science des données aide une organisation à démêler les informations nécessaires aux processus de prise de décision de l'entreprise. Cela implique l'extraction d'informations utiles à partir de données. Pour ce faire, la science des données optimise un certain nombre d'autres méthodes issues de différents domaines.

( Lire aussi : Qu'est-ce que la science des données ? Tout ce que vous devez savoir)

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique

Le concept d'apprentissage automatique consiste à apprendre aux machines à apprendre par elles-mêmes sans avoir besoin d'aucune intervention ou aide humaine. Il alimente en données les systèmes de la machine.

Voici comment fonctionne l'apprentissage automatique : il commence par lire et étudier l'échantillon de données donné. Ceci est fait afin de découvrir des idées et des modèles nécessaires et bénéfiques. Ces modèles sont donc utilisés pour développer un modèle qui prédira avec précision le résultat des éventualités futures.

Il évalue ensuite les performances du modèle en utilisant l'échantillon de données donné. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que la machine puisse apprendre automatiquement et lier l'entrée à la sortie précise. Tous ces processus se déroulent en l'absence d'intervention humaine.

Différences entre la science des données et l'apprentissage automatique

1. Portée

   Science des données : la portée de la science des données est centrée sur la création d'informations tirées de données traitant de toutes les complexités du monde réel. Cela implique la compréhension des exigences en matière de données, ainsi que le processus d'extraction des données, entre autres tâches.

   Apprentissage automatique : d'autre part, l'apprentissage automatique traite de la classification ou de la prédiction précise du résultat pour de nouveaux ensembles de données. Cela implique d'étudier les modèles de données historiques grâce à l'utilisation de modèles mathématiques.

   La portée de l'apprentissage automatique n'entre en jeu que dans la phase de modélisation des données de la science des données. En substance, il ne peut exister efficacement en dehors de la science des données.

2. Données

   Data Science : en termes de données, la science des données est un concept qui est utilisé dans l'analyse des données volumineuses. La science des données à cet égard comprend le nettoyage des données, la préparation des données et l'analyse des données. Il génère la majorité de ses données d'entrée sous la forme de données consommables par l'homme. Cette forme de données est conçue pour être lue et évaluée par des humains. Il prend généralement la structure de données tabulaires ou d'images.

   De plus, les données qui sont traitées en science des données ne doivent pas nécessairement évoluer à partir d'une machine ou à la suite d'un processus mécanique. Il aide à récupérer, collecter, ingérer et transformer de grandes quantités de données qui sont collectivement appelées Big Data.

   C'est la fonction de la science des données d'apporter une structure au big data. Il étudie les mégadonnées afin de trouver des modèles convaincants. Cela permet à la science des données de conseiller les dirigeants d'entreprise pour mettre en œuvre des changements efficaces qui révolutionneraient une entreprise ou une organisation.

   Machine Learning : il est nécessaire de mentionner que contrairement à la science des données, les données ne sont pas l'objectif principal de l'apprentissage automatique. Au lieu de cela, l'apprentissage est l'objectif principal de l'apprentissage automatique. C'est là qu'une autre divergence majeure se produit entre l'apprentissage automatique et la science des données .

   Dans l'apprentissage automatique, les données d'entrée seront générées et traitées spécifiquement pour l'utilisation de l'algorithme. Des exemples de ces conceptions de données dans le cadre de l'apprentissage automatique incluent l'intégration de mots, la mise à l'échelle des fonctionnalités, l'ajout de fonctionnalités polynomiales, etc.

3. Complexité du système

   Data Science : la complexité du système en science des données implique les composants qui seraient engagés dans la gestion des données brutes non structurées à venir. Il implique de nombreux composants mobiles qui sont normalement programmés par un système de synchronisation qui harmonise les travaux libres.

   Le fonctionnement de la science des données peut également être réalisé avec des méthodes manuelles. Cependant, cela ne serait pas aussi efficace que celui des algorithmes de la machine.

   Apprentissage automatique : dans presque toutes les situations, la complexité du système la plus prédominante associée à l'apprentissage automatique concerne les algorithmes et les concepts mathématiques sur lesquels le domaine est construit.

   De plus, les modèles d'ensemble ont généralement plusieurs modèles d'apprentissage automatique. Chacun de ces modèles aura un effet significatif sur le résultat final. Le fonctionnement de l'apprentissage automatique utilise de nombreuses techniques telles que la régression et le clustering supervisé.

   La complexité du système d'apprentissage automatique implique différents types d'algorithmes d'apprentissage automatique. Certains des plus populaires incluent la factorisation matricielle, le filtrage collaboratif, le regroupement, les recommandations basées sur le contenu, et bien d'autres.

4. Base de connaissances et ensemble de compétences nécessaires

   Data Science : il est pertinent pour un data scientist de posséder une connaissance significative de l'expertise du domaine. Il devra également posséder des compétences en ETL(1) et en profilage de données. Une connaissance remarquable de SQL(2) est également nécessaire, ainsi qu'une expertise des systèmes NoSQL. B

   Fondamentalement, il est nécessaire qu'un data scientist comprenne et soit capable d'exposer les techniques standard de reporting et de visualisation. En règle générale, un prospect dans le domaine de la science des données doit s'efforcer de posséder des compétences importantes en analyse, en programmation et en connaissance du domaine.

   

   Avoir une carrière très réussie en tant que data scientist nécessite les compétences suivantes :

   • Une solide connaissance de Scala, SAS, Python, R.
   • Capacité à évaluer de nombreuses fonctions analytiques
   • La capacité de prévoir les résultats futurs en fonction des modèles d'ensembles de données passés.
   • Une connaissance raisonnable de l'apprentissage automatique
   • Capacité à travailler avec des données non structurées. Ces données peuvent être obtenues à partir de plusieurs sources telles que les médias sociaux, la vidéo, etc.
   • Une bonne expérience dans le codage de bases de données SQL est également un atout pour devenir très recherché dans le monde de la science des données. En fait, l'analyse de données et l'apprentissage automatique comptent parmi les nombreuses méthodes et processus utilisés dans les activités de science des données.

   Apprentissage automatique : la principale exigence pour un expert en apprentissage automatique est une solide expérience en compréhension des mathématiques. Il est également nécessaire d'avoir de solides connaissances en programmation Python/R. Un expert en apprentissage automatique devrait être capable d'effectuer des échanges de données avec SQL.

   La visualisation spécifique au modèle est également une exigence de base pour l'apprentissage automatique. Vous trouverez ci-dessous un aperçu des compétences professionnelles de base qui aideraient un prospect à progresser de manière significative dans le domaine de l'apprentissage automatique :

   • Une connaissance approfondie de la programmation
   • Connaissance des probabilités et des statistiques
   • Compétences en évaluation de données et en modélisation de données
   • Expertise dans les fondamentaux de l'informatique
   • Une compréhension du codage dans des langages de programmation tels que Java, Lisp, R, Python, etc.

5. Spécification matérielle :

   Data Science : les spécifications matérielles ici doivent être des systèmes évolutifs horizontalement. En effet, la science des données implique la manipulation de données volumineuses. De plus, le matériel informatique en science des données devrait être doté d'une RAM et de SSD élevés. Cela permet de surmonter le goulot d'étranglement des E/S.

   Machine Learning : les spécifications matérielles pour le machine learning sont constituées de GPU. Ceci est nécessaire pour effectuer des opérations vectorielles intensives. De plus, le monde du machine learning évolue pour utiliser des versions plus puissantes comme les TPU.

6. Composants

   Science des données : il est bien connu que la science des données englobe l'ensemble du réseau de données. Les composantes de la science des données comprennent :

   • Collecte et profilage des données – pipelines ETL (Extract Transform Load) et travaux de profilage
   • Informatique distribuée et traitement de données évolutives.
   • Intelligence automatisée pour les recommandations en ligne et la détection des fraudes.
   • Exploration et visualisation des données pour la meilleure intuition des données.
   • Tableaux de bord prédéfinis et BI
   • Sécurité des données, sauvegarde des données, récupération des données et ingénierie des données pour s'assurer que toutes les formes de données sont accessibles.
   • Activation en mode production
   • Décisions automatisées pour exécuter la logique métier via tous les algorithmes d'apprentissage automatique.

   Machine Learning : les composants typiques du machine learning sont :

   • Comprendre le problème pour trouver une solution efficace au problème.
   • Exploration de données - grâce à la visualisation de données afin d'avoir une intuition des fonctionnalités à utiliser dans le modèle d'apprentissage automatique.
   • Préparation des données - cette composante de l'apprentissage automatique implique l'évaluation d'un certain nombre de solutions possibles aux problèmes de données pour s'assurer que les valeurs sûres de toutes les fonctionnalités sont dans la même plage.
   • Modélisation et formation des données - ce composant implique la sélection de données sur la base du type de problème et du type d'ensemble de fonctionnalités

7. Mesure du rendement

   Science des données : sur la base de ce facteur, les mesures de performance de la science des données ne sont pas standardisées. C'est parce que la mesure de la performance change d'un cas à l'autre. Habituellement, il s'agira d'une indication des limites de simultanéité dans l'accès aux données, la capacité de visualisation interactive, la qualité des données, l'actualité des données, la capacité d'interrogation, etc.

   Apprentissage automatique : en revanche, les mesures de performance dans les modèles d'apprentissage automatique sont toujours transparentes. En effet, chaque algorithme possédera une mesure pour indiquer l'efficacité ou l'inefficacité du modèle décrivant les exemples de données qui ont été fournis. Par exemple, l'erreur quadratique moyenne (RME) est utilisée dans la régression linéaire comme indication d'une erreur dans le modèle.

8. Méthodologie de développement

   Data science : en termes de développement méthodologique, les projets de data science s'apparentent à des projets d'ingénierie avec des repères bien définis.

   Machine Learning : cependant, la méthodologie de développement du machine learning est plus alignée pour ressembler à des formats de recherche. En effet, la première étape est davantage une formulation d'hypothèses, qui est suivie de tentatives pour prouver l'hypothèse avec les données disponibles.

9. Visualisation

   Science des données : généralement, la visualisation de la science des données fait référence aux données utilisant directement toutes les représentations graphiques courantes telles que les graphiques à secteurs et les graphiques à barres, entre autres.

   Apprentissage automatique : ici, les visualisations sont utilisées pour représenter un modèle mathématique d'échantillons de données. Par exemple, cela pourrait impliquer la visualisation d'une matrice déroutante d'une classification multiclasse. Ceci par implication aiderait à l'identification rapide des faux positifs et négatifs.

10. Langues

    Science des données : généralement, le monde de la science des données utilise des langages informatiques courants tels que SQL et des langages de type SQL tels que Spark SQL, HiveQL, etc. De plus, la science des données utilise également des langages de script de traitement de données courants tels que Perl, Awk, Sed et bien d'autres Suite. En outre, une autre catégorie de langages couramment utilisés dans la science des données est les langages spécifiques au framework et bien pris en charge tels que Java pour Hadoop et Scale pour Spark, entre autres.

    Apprentissage automatique : de l'autre côté de la médaille, le monde de l'apprentissage automatique utilise principalement Python et R comme principaux langages informatiques. À l'époque contemporaine, Python est largement accepté car les experts modernes en apprentissage profond recourent principalement à Python. Il est également nécessaire de mentionner que SQL est également nécessaire dans les processus d'apprentissage automatique, plus particulièrement dans la phase d'exploration des données.

Conclusion

En conclusion, l'apprentissage automatique améliore les processus de la science des données. Cela se fait en fournissant un ensemble d'algorithmes utiles pour la modélisation des données, l'exploration des données et la prise de décision, etc. La science des données fait sa part en combinant un ensemble d'algorithmes d'apprentissage automatique afin de faire des prédictions précises des résultats futurs des décisions.

Dans la mesure où nous avons discuté des différences entre la science des données et l'apprentissage automatique , il est nécessaire d'expliquer que les deux domaines sont étroitement liés et qu'ils s'entraident dans leurs diverses fonctions.

Le monde du stockage de données évolue rapidement et vous ne pouvez pas vous permettre d'être laissé pour compte. Montez dès aujourd'hui dans le train data science vs machine learning et optimisez ces domaines pour améliorer vos décisions commerciales.

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