Apprentissage automatique vs science des données : principales différences

L'apprentissage automatique (ML) et la science des données sont deux concepts distincts liés au domaine de l'intelligence artificielle (IA). Les deux concepts s’appuient sur les données pour améliorer les produits, services, systèmes, processus décisionnels et bien plus encore. L’apprentissage automatique et la science des données sont également des cheminements de carrière très recherchés dans notre monde actuel axé sur les données.

Le ML et la science des données sont utilisés par les scientifiques des données dans leur domaine de travail, et ils sont adoptés dans presque tous les secteurs. Pour toute personne cherchant à s'impliquer dans ces domaines, ou tout chef d'entreprise souhaitant adopter une approche basée sur l'IA dans son organisation, la compréhension de ces deux concepts est cruciale.

Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?

L'apprentissage automatique est souvent utilisé de manière interchangeable avec l'intelligence artificielle, mais c'est incorrect. Il s'agit d'une technique et d'une branche distinctes de l'IA qui s'appuie sur des algorithmes pour extraire des données et prédire les tendances futures. Les logiciels programmés avec des modèles aident les ingénieurs à appliquer des techniques telles que l'analyse statistique pour aider à mieux comprendre les modèles dans les 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, Twitter, Instagram et YouTube, l'utilisent pour prédire les intérêts et recommander des services, des produits, etc.

En tant qu'ensemble d'outils et de concepts, l'apprentissage automatique fait partie de la science des données. Cela dit, sa portée va bien au-delà du terrain. Les scientifiques des données s'appuient généralement sur l'apprentissage automatique pour collecter rapidement des informations et améliorer l'analyse des tendances.

En ce qui concerne les ingénieurs en apprentissage automatique, ces professionnels ont besoin d'un large éventail de compétences, telles que :

• Compréhension approfondie des statistiques et des probabilités

• Expertise en informatique

• Ingénierie logicielle et conception de systèmes

• Connaissances en programmation

• Modélisation et analyse des 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 un sens en utilisant une série de méthodes, d'algorithmes, d'outils et de systèmes. Tous ces éléments permettent aux experts d’extraire des informations à partir de données structurées et non structurées. Les data scientists sont généralement chargés d'étudier de grandes quantités de données dans le référentiel d'une organisation, et les études portent souvent sur des questions de contenu et sur la manière dont les données peuvent être exploitées par l'entreprise.

En étudiant des données structurées ou non structurées, les scientifiques des données peuvent extraire des informations précieuses sur les modèles commerciaux ou marketing, permettant à l'entreprise de mieux performer par rapport à ses concurrents.

Les scientifiques des données appliquent leurs connaissances aux entreprises, au gouvernement et à divers autres organismes pour augmenter les bénéfices, innover dans les produits et construire de meilleures infrastructures et systèmes publics.

Le domaine de la science des données a beaucoup progressé 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 à notre disposition. La science des données a également été impactée par la loi de Moore, qui fait référence à l'idée que l'informatique augmente considérablement sa puissance tout en diminuant son coût relatif au fil du temps, ce qui conduit à la disponibilité à grande échelle d'une puissance de calcul bon marché. La science des données relie ces deux innovations et, en combinant les composants, les scientifiques des données peuvent extraire plus d'informations que jamais à partir des données.

Les professionnels dans le domaine de la science des données nécessitent également de nombreuses 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, probabilités

• 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 chaque concept, 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 en profondeur, peuvent parfois prêter à confusion et être faciles à confondre.

La science des données se concentre sur l'étude des données et sur la façon d'en extraire le 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 différentes industries. L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux machines d'atteindre la capacité humaine d'apprendre et de s'adapter grâce à des modèles statistiques et des algorithmes.

Même s'il s'agit de deux concepts distincts, il existe un certain chevauchement. L'apprentissage automatique fait en fait partie de la science des données, et les algorithmes s'entraînent sur les données fournies par la science des données. Ils incluent tous les deux certaines des mêmes compétences comme les mathématiques, les statistiques, les probabilités et la programmation.

Défis de la science des données et du ML

La science des données et l'apprentissage automatique présentent leur propre ensemble de défis, ce qui permet également de séparer les deux concepts.

Les principaux défis de l'apprentissage automatique incluent le manque de données ou la diversité de 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 manquant 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 n'y a pas ou peu de variations.

En ce qui concerne la science des données, ses principaux défis incluent le besoin d'une grande variété d'informations et de données pour une analyse précise. Une autre est que les résultats de la science des données ne sont parfois pas utilisés efficacement par les décideurs d'une entreprise, et le concept peut être difficile à expliquer aux équipes. Il présente également diverses questions de confidentialité et d'éthique.

Applications de chaque concept

Bien que la science des données et l'apprentissage automatique se chevauchent en ce qui concerne les applications, nous pouvons les décomposer.

Voici quelques exemples d'applications de science des données :

• Recherche Internet: La recherche Google s'appuie 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.
• Image/Reconnaissance vocale : Les systèmes de reconnaissance vocale comme Siri et Alexa reposent sur la science des données, tout comme les systèmes de reconnaissance d'images.
• Jeux: Le monde du jeu utilise la technologie de la science des données pour améliorer l'expérience de jeu.

Voici quelques exemples d'applications d'apprentissage automatique :

• Finances: L'apprentissage automatique est largement utilisé dans l'industrie financière, les banques s'y fiant pour identifier des modèles dans les données et prévenir la fraude.
• Automation: L'apprentissage automatique aide à automatiser les tâches dans diverses industries, telles que 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.
• Soins de santé: L'apprentissage automatique perturbe l'industrie de la santé à bien des égards. C'était l'une des premières industries à adopter l'apprentissage automatique avec détection d'image.

Si vous cherchez à acquérir certaines des compétences dans ces domaines, assurez-vous de consulter nos listes des meilleures certifications pour science des données ainsi que machine learning.