La Data Science et le Machine Learning sont deux techniques qui se croisent car visant le même objectif. Mais les deux présentent des différences dans leur fonctionnement. Les lignes suivantes permettent de s’en rendre compte.
Sommaire
Approche globale du domaine la data science
Le domaine de la data science est très vaste. Il rassemble les méthodologies et les outils exploitables pour collecter, gérer et analyser les données. A partir de cette discipline, il est possible de créer de la valeur à partir de l’exploration et de l’analyse de données brutes.
La data science est dans le fond un mélange disciplinaire. On y retrouve en effet une large variété de techniques, dont la programmation informatique, les mathématiques et les statistiques. L’élaboration d’un projet de data science passe le plus souvent par le respect d’un schéma de traitement standard. Celui-ci peut être ajusté à tout niveau en fonction des besoins, de la maturité et de la faisabilité de mise en place.
Pour mettre en place un projet de data science, on commence par collecter les données. Après, arrivent les phases de découverte et de nettoyage des données collectées. Même si ces étapes sont chronophages, elles sont indispensables et ne doivent pas être ignorées. Elles précèdent la mise en place de la modélisation qui est le cœur du projet. Ensuite, il est indispensable de choisir une méthodologie ainsi qu’un algorithme de modélisation afin de déployer un modèle éprouvé.
La data science peut être utilisée pour diverses raisons. Elle permet par exemple aux entreprises d’optimiser la fidélisation de la clientèle et assure aussi la prédiction des résultats financiers.
Définition du Machine Learning
Le Machine Learning est un sous-ensemble de la Data science et de l’IA, comme c’est aussi le cas du Deep Learning. C’est un apprentissage automatique basé sur l’expérience. Le Machine Learning fonctionne à partir d’algorithmes qui doivent être alimentées de données afin d’apprendre et de s’améliorer automatiquement. C’est à partir de l’expérience que se font les processus d’apprentissage et d’amélioration continue, et non en passant par une programmation. Le but de l’apprentissage est de traiter des observations ou des données afin de rechercher des modèles qui permettent la mise en place de prédictions et la prise de décisions.
Sachez que les algorithmes de Machine Learning s’exécutent en fonction de différents apprentissages et réalisent des modèles d’algorithmes spécifiques :
- Apprentissage supervisé : les algorithmes de ce type d’apprentissage de Machine Learning peuvent appliquer ce qui a été appris dans le passé à de nouvelles données par l’utilisation d’exemples étiquetés afin de prédire des événements futurs. Il s’agit d’une méthodologie d’apprentissage permettant la construction d’une fonction de prédiction en se basant sur des exemples.
- Apprentissage non supervisé : les algorithmes de ce type d’apprentissage de Machine Learning apprennent à partir de données d’essai non étiquetées, non classées ou non catégorisées. C’est une approche qui permet de trouver une structure dans les données.
- Apprentissage semi-supervisé : les algorithmes de ce type d’apprentissage de Machine Learning sont à cheval entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé.
L’utilisation du Machine Learning est possible dans différents secteurs afin de répondre à diverses problématiques. Grâce à cette discipline, il est plus facile d’identifier des opportunités d’investissement en proposant des recommandations précises et personnalisées aux consommateurs ou en luttant contre la fraude.
Principales différences entre Data Science et Machine Learning
La Data Science et le Machine Learning vise le même objectif. Le Machine Learning est un outil exploitable pour l’analyse des données. Mais la différence principale est le fait que la science des données prenne en compte l’ensemble de la collecte, de la préparation et de l’analyse des données. Elle ne se limite pas aux aspects algorithmiques ou statistiques, comme c’est le cas avec le Machine Learning. En effet, les spécialistes du Machine Learning et de l’IA se concentrent plus sur la construction d’algorithmes durant tout le cycle de vie du projet. Alors que les data scientists sont plus flexibles, ce qui leur permet de jouer différents rôles selon les besoins du projet.
En outre, notez que la science des données implique l’analyse, la visualisation et la prédiction. Dans son fonctionnement, elle utilise différentes techniques statistiques. Alors que le Machine Learning et l’IA sont axés sur la mise en œuvre de modèles favorisant la prédiction d’événements futurs en utilisant des algorithmes.
