Apprentissage automatique contre Science des données : principales différences

L’apprentissage automatique (AA) et la science des données sont deux concepts distincts liés au domaine de l’intelligence artificielle (IA). Les deux concepts reposent sur les données pour améliorer les produits, les services, les systèmes, les processus de prise de décision et bien plus encore. L’apprentissage automatique et la science des données sont également des parcours professionnels très recherchés dans notre monde actuel dominé par les données.

Les deux, l’AA et la science des données, sont utilisés par les data scientists dans leur domaine de travail, et ils sont adoptés dans presque toutes les industries. Pour quiconque souhaite s’impliquer dans ces domaines, ou tout dirigeant d’entreprise souhaitant adopter une approche pilotée par l’IA dans son organisation, comprendre ces deux concepts est crucial.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est souvent utilisé de manière interchangeable avec l’intelligence artificielle, mais cela est incorrect. Il s’agit d’une technique et d’une branche distincte de l’IA qui repose sur des algorithmes pour extraire des données et prédire les tendances futures. Les logiciels programmés avec des modèles aident les ingénieurs à effectuer des techniques telles que l’analyse statistique pour mieux comprendre les modèles au sein des ensembles de données.

L’apprentissage automatique est ce qui donne aux machines la capacité d’apprendre sans être explicitement programmées, c’est pourquoi les grandes entreprises et les plateformes de médias sociaux, telles que Facebook (META ), Twitter, Instagram et YouTube, l’utilisent pour prédire les intérêts et recommander des services, des produits et plus encore.

En tant qu’ensemble d’outils et de concepts, l’apprentissage automatique fait partie de la science des données. Cela étant dit, son champ d’application va bien au-delà du domaine. Les data scientists s’appuient généralement sur l’apprentissage automatique pour collecter des informations rapidement et améliorer l’analyse des tendances.

Lorsqu’il s’agit des ingénieurs en apprentissage automatique, ces professionnels nécessitent une large gamme de compétences, telles que :

• Compréhension approfondie des statistiques et de la probabilité

• Expertise en informatique

• Ingénierie logicielle et conception de systèmes

• Connaissances en programmation

• Modélisation et analyse de données

Qu’est-ce que la science des données ?

La science des données est l’étude des données et de la manière d’en extraire du sens en utilisant une série de méthodes, d’algorithmes, d’outils et de systèmes. Tout cela permet aux experts d’extraire des informations à partir de données structurées et non structurées. Les data scientists sont généralement responsables de l’étude de grandes quantités de données au sein du référentiel d’une organisation, et les études impliquent souvent des questions de contenu et de la manière dont les données peuvent être exploitées par l’entreprise.

En étudiant des données structurées ou non structurées, les data scientists peuvent extraire des informations précieuses sur les modèles commerciaux ou marketing, permettant ainsi à l’entreprise de performer mieux que ses concurrents.

Les data scientists appliquent leurs connaissances aux entreprises, aux gouvernements et à diverses autres organisations pour augmenter les profits, innover les produits et construire de meilleures infrastructures et systèmes publics.

Le domaine de la science des données a été considérablement avancé grâce à la prolifération des smartphones et à la numérisation de nombreux aspects de la vie quotidienne, ce qui a conduit à une quantité incroyable de données disponibles pour nous. La science des données a également été impactée par la loi de Moore, qui fait référence à l’idée que l’informatique augmente considérablement en puissance tout en diminuant en coût relatif au fil du temps, ce qui a conduit à la disponibilité généralisée d’une puissance de calcul bon marché. La science des données relie ces deux innovations, et en combinant les composants, les data scientists peuvent extraire plus d’informations que jamais auparavant à partir des données.

Les professionnels du domaine de la science des données nécessitent également de solides compétences en programmation et en analyse de données, telles que :

• Compréhension approfondie des langages de programmation comme Python

• Capacité à travailler avec de grandes quantités de données structurées et non structurées

• Mathématiques, statistiques, probabilité

• Visualisation de données

• Analyse et traitement de données pour les entreprises

• Algorithmes et modèles d’apprentissage automatique

• Communication et collaboration d’équipe

Différences entre l’apprentissage automatique et la science des données

Après avoir défini ce que chaque concept est, il est important de noter les principales différences entre l’apprentissage automatique et la science des données. Des concepts comme ceux-ci, ainsi que d’autres comme l’intelligence artificielle et l’apprentissage profond, peuvent parfois être confus et faciles à confondre.

La science des données se concentre sur l’étude des données et sur la manière d’en extraire du sens, tandis que l’apprentissage automatique implique la compréhension et la construction de méthodes qui utilisent les données pour améliorer les performances et les prédictions.

Une autre façon de le dire est que le domaine de la science des données détermine les processus, les systèmes et les outils nécessaires pour transformer les données en informations, qui peuvent ensuite être appliquées dans différents secteurs. L’apprentissage automatique est un domaine de l’intelligence artificielle qui permet aux machines d’acquérir la capacité humaine d’apprendre et de s’adapter grâce à des modèles et des algorithmes statistiques.

Même si ce sont deux concepts distincts, il y a un certain chevauchement. L’apprentissage automatique fait partie de la science des données, et les algorithmes sont formés sur les données livrées par la science des données. Ils partagent certaines des mêmes compétences comme les mathématiques, les statistiques, la probabilité et la programmation.

Défis de la science des données et de l’apprentissage automatique

La science des données et l’apprentissage automatique présentent leurs propres défis, qui aident également à séparer les deux concepts.

Les défis principaux de l’apprentissage automatique incluent le manque de données ou la diversité dans l’ensemble de données, ce qui rend difficile l’extraction d’informations précieuses. Une machine ne peut pas apprendre s’il n’y a pas de données disponibles, tandis qu’un ensemble de données limité rend plus difficile la compréhension des modèles. Un autre défi de l’apprentissage automatique est qu’il est peu probable qu’un algorithme puisse extraire des informations lorsqu’il y a peu ou pas de variations.

Lorsqu’il s’agit de la science des données, ses principaux défis incluent le besoin d’une grande variété d’informations et de données pour une analyse précise. Un autre défi est que les résultats de la science des données ne sont parfois pas utilisés de manière efficace par les décideurs dans une entreprise, et le concept peut être difficile à expliquer aux équipes. Cela présente également divers problèmes de confidentialité et d’éthique.

Applications de chaque concept

Alors que la science des données et l’apprentissage automatique partagent certaines applications, nous pouvons les décomposer chacun.

Voici quelques exemples d’applications de la science des données :

• Recherche sur Internet : La recherche Google (GOOGL ) repose sur la science des données pour rechercher des résultats spécifiques en une fraction de seconde.
• Systèmes de recommandation : La science des données est essentielle à la création de systèmes de recommandation.
• Reconnaissance d’images et de la parole : Les systèmes de reconnaissance de la parole comme Siri et Alexa reposent sur la science des données, tout comme les systèmes de reconnaissance d’images.
• Jeux : Le monde des jeux utilise la technologie de la science des données pour améliorer l’expérience de jeu.

Voici quelques exemples d’applications de l’apprentissage automatique :

• Finance : L’apprentissage automatique est largement utilisé dans l’industrie financière, les banques s’appuyant sur lui pour identifier les modèles dans les données et prévenir les fraudes.
• Automation : L’apprentissage automatique aide à automatiser les tâches dans diverses industries, comme les robots dans les usines de fabrication.
• Gouvernement : L’apprentissage automatique n’est pas seulement utilisé dans le secteur privé. Les organisations gouvernementales l’utilisent pour gérer la sécurité publique et les services publics.
• Santé : L’apprentissage automatique perturbe l’industrie de la santé de nombreuses manières. C’était l’une des premières industries à adopter l’apprentissage automatique avec la détection d’images.

Si vous souhaitez acquérir certaines des compétences dans ces domaines, assurez-vous de consulter nos listes des meilleures certifications pour la science des données et l’apprentissage automatique.