Data Mining vs. Machine Learning : Techniques, applications et synergies

Le data mining et l’apprentissage automatique sont des concepts liés dans le domaine de la science des données qui sont utilisés pour extraire des informations précieuses.

De nos jours, la collecte de données est plus facile et plus simple que jamais, mais l’obtention d’informations et de connaissances précises peut s’avérer délicate.

Les grandes entreprises qui traitent d’énormes quantités de données éprouvent des difficultés à les gérer, à les organiser et à en extraire des informations significatives.

C’est là que les entreprises peuvent tirer parti de deux techniques : l’exploration de données et l’apprentissage automatique.

Ces deux techniques permettent de découvrir des schémas dans les données collectées et permettent aux entreprises de prendre des décisions éclairées et fondées sur les données.

Bien que ces deux techniques appartiennent à la science des données et impliquent des méthodes analytiques, il existe quelques différences entre les deux termes.

Dans cet article, je vais vous expliquer ce que sont le data mining et l’apprentissage automatique, leurs techniques et leurs applications, ainsi que les différences qui existent entre eux.

Commençons par le commencement !

Qu’est-ce que le data mining ?

Le data mining est un processus de collecte et d’analyse d’une grande quantité de données provenant du web et de recherche de modèles. En détectant les relations et les schémas dans les données par cette méthode manuelle, les data scientists aident une entreprise à résoudre ses problèmes, à prédire les tendances et à prendre des décisions en connaissance de cause.

Le data mining aide également les entreprises à atténuer les risques et à découvrir de nouvelles possibilités commerciales. Ce processus commence avec l’objectif de développer une entreprise. Les données sont collectées à partir de sources multiples et placées dans des entrepôts de données, qui agissent comme un référentiel de données analytiques.

Avec l’aide du data mining, les entreprises peuvent effectuer des processus de nettoyage en ajoutant les informations manquantes et en supprimant les doublons. Afin de détecter des modèles, le data mining utilise des modèles mathématiques et des techniques sophistiquées. Il s’appuie sur des technologies telles que l’apprentissage automatique, les bases de données et les statistiques.

Exemple: Les banques ou les industries financières utilisent des techniques d’exploration de données pour détecter les risques de marché. Le processus est fréquemment utilisé dans les systèmes anti-fraude et les notations de crédit pour évaluer les transactions, les tendances d’achat, les données financières des clients, les transactions par carte, etc.

Les entreprises de marketing utilisent l’exploration de données pour découvrir les habitudes ou les préférences des clients afin d’améliorer leurs initiatives de marketing sur les retours, de gérer les obligations réglementaires et d’examiner le succès des différents canaux de vente.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est une technologie qui permet aux ordinateurs de penser et d’agir comme des humains. Elle permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données antérieures et de prendre des décisions semblables à celles des humains. Cela permet de réduire l’interférence humaine dans les opérations de l’entreprise, de libérer les employés des tâches manuelles et répétitives et de leur permettre de se concentrer sur des tâches plus importantes.

La méthode de ML est affinée et automatisée en fonction des expériences d’apprentissage des machines au cours du processus. Les ordinateurs reçoivent des données de haute qualité et utilisent diverses techniques pour développer des modèles d’apprentissage automatique afin de former des machines sur la base de ces données.

L’algorithme utilisé dans le modèle d’apprentissage automatique dépend du type de données et de l’action automatisée. Les entreprises utilisent cette méthode pour automatiser plusieurs processus commerciaux et accélérer le développement.

L’apprentissage automatique est utilisé à diverses fins dans tous les secteurs, comme l’analyse des médias sociaux, la reconnaissance d’images, la reconnaissance d’émotions, etc. En termes simples, l’apprentissage automatique aide à développer et à concevoir des algorithmes ou des programmes complexes pour de grands ensembles de données afin de fournir de meilleurs résultats et une plus grande efficacité aux utilisateurs et de prédire les tendances futures. Ces programmes peuvent apprendre à partir d’ensembles de données et d’expériences spécifiques afin d’améliorer les résultats.

Grâce à des données d’entraînement fréquentes, les algorithmes peuvent être améliorés par les modèles d’apprentissage automatique eux-mêmes.

L’apprentissage automatique comporte plusieurs algorithmes, notamment la régression linéaire, la régression logistique, l’arbre de décision, l’algorithme SVM, l’algorithme Naive Bayes, l’algorithme KNN, l’algorithme K-means, l’algorithme Random forest, etc. Les algorithmes de ML sont classés en plusieurs catégories :

• Apprentissage supervisé : L’apprentissage supervisé utilise l’algorithme ML, qui est déjà formé sur un ensemble de données particulier.
• Apprentissage non supervisé : Il utilise l’algorithme de ML, qui est déjà formé mais sur un ensemble de données non étiquetées.
• Apprentissage par renforcement : Il utilise un algorithme basé sur l’essai et l’erreur pour s’améliorer et apprendre de nouvelles choses.

Data Mining vs. ML : Caractéristiques

Caractéristiques du Data Mining

• Informations exploitables : L’exploration de données recueille des informations significatives à partir de grandes quantités de données.
• Découverte automatisée : Le modèle d’extraction des données utilise un algorithme pour rassembler une grande quantité de données et en extraire les informations nécessaires.
• Regroupement: Le data mining permet d’extraire des groupes de données. Par exemple, un modèle identifie le groupe d’employés dont le revenu régulier se situe dans une fourchette fixe.
• Entreposage de données : Toutes les données sont conservées dans des entrepôts de données sûrs, de sorte que si un problème survient, il peut être résolu rapidement en cas de besoin. C’est également là que les données sont nettoyées et préparées correctement.

Caractéristiques de l’apprentissage automatique

• Visualisation automatisée des données : L’apprentissage automatique offre une variété de méthodes qui peuvent générer des informations riches, qui sont ensuite utilisées pour les données structurées et non structurées. Les entreprises utilisent des informations précises et pertinentes pour améliorer l’efficacité de leur développement et de leurs opérations en facilitant l’utilisation d’outils de visualisation de données conviviaux.
• Unemeilleure analyse: La ML aide les analystes de données à traiter et à analyser efficacement et rapidement de grandes quantités de données. Grâce à des algorithmes efficaces et à des modèles axés sur les données, elle permet d’obtenir de meilleurs résultats.
• Amélioration de l’engagement des clients : La ML permet de détecter certaines expressions, mots, styles de matériaux, phrases, etc. qui attirent le public cible. Vous pouvez également connaître leurs sentiments, leurs préférences et leur comportement, ce qui vous aidera à améliorer vos offres. Vous pouvez également connaître leurs sentiments, leurs préférences et leur comportement, ce qui vous permettra d’améliorer vos offres et, par conséquent, d’améliorer l’engagement des clients.
• Amélioration de la veille stratégique : Lorsque les fonctions de ML sont fusionnées avec l’analytique, vous pouvez obtenir une excellente intelligence économique pour piloter vos initiatives stratégiques.

Data Mining et ML : objectifs

Objectifs du Data Mining

Le Data Mining permet d’extraire les données nécessaires d’une mer de données. Il s’agit d’une méthode simple qui utilise différentes techniques pour obtenir le résultat souhaité.

• Prédiction: Le data mining aide les entreprises à prédire les résultats futurs. Par exemple, le chiffre d’affaires qu’un magasin peut générer au cours des trois prochains mois.
• Identification: L’exploration de données permet d’identifier des modèles dans les données collectées et organisées. Par exemple, les couples de jeunes mariés recherchent de nouveaux meubles.
• Classification: L’exploration de données sépare les données en classes. Par exemple, les clients peuvent être classés dans différentes catégories en termes de groupes d’âge, de sexe, d’articles d’achat, de lieu, etc.
• Optimisation: Le Data Mining optimise l’utilisation des ressources existantes, telles que l’espace, l’argent, les matériaux ou le temps. Par exemple, vous pouvez déterminer comment utiliser au mieux les publicités pour augmenter les ventes ou les bénéfices.

Objectifs de l’apprentissage automatique

• Développer des algorithmes pour obtenir des informations pratiques
• Tirer des enseignements des expériences et des données antérieures et produire de meilleurs résultats
• Prédire les résultats et les tendances futurs
• Analyser les différents aspects des comportements d’apprentissage
• Exploiter les capacités des systèmes informatiques
• Fournir des informations précises et pertinentes pour l’intelligence économique
• Automatiser les tâches répétitives et fastidieuses

Data Mining vs. ML : Techniques

Techniques d’exploration de données

Les techniques souvent utilisées dans l’exploration de données sont les suivantes :

• Laclassification: Cette technique vous aide à classer ou à catégoriser les données en différents groupes tels que les humains, les animaux, les pays, les sexes, etc.
• Regroupement: L’analyse de regroupement facilite la comparaison des données. Elle permet d’identifier les points communs et les variations entre plusieurs données.
• Régression: L’analyse de régression est une technique appliquée pour déterminer et évaluer les relations entre différents éléments en raison de l’ajout de plusieurs nouveaux composants.
• Extérieur: Cette technique se réfère à l’identification des points de données dans l’ensemble des données recueillies qui peuvent varier d’une tendance à un comportement.
• Modèle séquentiel : Il s’agit d’une technique d’exploration de données utilisée pour détecter les tendances récurrentes typiques en examinant les données. Elle permet donc de trouver les segments intrigants parmi le groupe de séquences de données. L’importance de cette séquence est déterminée par sa fréquence, sa longueur et d’autres facteurs.
• Prédiction: Elle utilise de nombreuses techniques d’exploration de données, telles que le regroupement, les tendances, la classification, etc., afin de prévoir les événements futurs. Les experts en exploration de données prédisent les tendances futures en étudiant les séquences de données, les différentes instances et les événements passés.
• Règles d’association: Dans le cadre d’une vaste collecte de données dans différents types de bases de données, des interactions entre plusieurs éléments de données ont lieu afin d’illustrer la probabilité de chaque donnée. C’est pourquoi les règles d’association proposent des déclarations “si” et “alors” pour réaliser ces interactions.

Techniques d’apprentissage automatique

Les différentes techniques d’apprentissage automatique sont les suivantes

• Larégression: Elle fait partie de la catégorie de l’apprentissage automatique supervisé et permet de prédire une valeur particulière sur la base de données. Par exemple, elle permet de prévoir le prix d’un article sur la base des données de prix antérieures.
• Classification: Il s’agit d’une autre classe de ML supervisée qui permet d’expliquer ou de prédire une valeur de classe. Par exemple, vous pouvez prédire si un client achètera ou non un produit donné.
• Regroupement: Cette technique vise à regrouper des caractéristiques similaires pour comprendre la qualité de la solution.
• Méthodes d’ensemble: Il s’agit de la combinaison de différents modèles utilisés ensemble pour obtenir des interprétations de meilleure qualité qu’avec un seul modèle.
• Intégration de mots: Il peut facilement capturer le mot dans votre document, permettant aux experts en données d’effectuer des opérations arithmétiques avec une variété de mots.
• Réduction de la dimensionnalité: Elle permet d’éliminer les informations inutiles de l’ensemble de données pour ne présenter que les informations nécessaires.
• Apprentissage par renforcement: Il permet d’enregistrer les actions de manière cumulative et d’utiliser une action d’essai et d’erreur dans l’environnement défini.
• Apprentissage par transfert : Cette méthode est utilisée pour réutiliser la partie formée du réseau neuronal et l’adapter à une tâche similaire.
• Réseaux neuronaux : Ils visent à rassembler des modèles non linéaires à l’intérieur de l’information en ajoutant plusieurs couches au modèle.

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Data Mining vs. ML : Composants

Composants du Data Mining

Les principaux composants sont les suivants :

• Bases de données: Dans cette composante du data mining, les données sont stockées. C’est là que les techniques d’intégration et de nettoyage des données sont mises en œuvre.
• Serveur d’entrepôt de données : Il récupère les informations essentielles en fonction des demandes des utilisateurs à partir d’un entrepôt de données.
• Base de connaissances : La base de connaissances ou le domaine de connaissances aide à découvrir de nouveaux modèles dans les données extraites.
• Moteur d’exploration de données : il permet d’effectuer des tâches telles que la classification, l’analyse de grappes, l’association, etc.
• Module d’évaluation des modèles : Ce module communique avec la structure d’exploration de données afin de rechercher des modèles intéressants.
• Interface utilisateur : Dans un outil d’analyse de données, vous disposerez d’une interface utilisateur graphique qui vous permettra de contrôler les fonctionnalités, d’exécuter le processus de manière efficace, de suivre les changements et les progrès, et de visualiser les éléments prédits.

Composants de l’apprentissage automatique

Il existe de nombreux algorithmes d’apprentissage automatique et chacun d’entre eux comporte trois composantes :

• Lareprésentation: Ce composant indique à quoi ressemble un modèle et comment représenter les connaissances de base. Par exemple, il existe des ensembles de règles, des réseaux neuronaux, des ensembles de modèles, des machines à vecteurs de support, des modèles graphiques, des arbres de décision, etc.
• Évaluation: Ce composant vous permet d’évaluer différents programmes, tels que la prédiction et le rappel, la probabilité postérieure, l’erreur quadratique, la précision, la marge, etc.
• Optimisation: Ce composant permet de générer de nouveaux programmes optimisés et peut être défini comme un processus de recherche. Les différents types d’optimisation peuvent être l’optimisation convexe, l’optimisation sous contrainte et l’optimisation combinatoire.

Data Mining vs. ML : Applications

Applications du Data Mining

• Soins de santé: Afin d’améliorer les systèmes de soins de santé, la technologie d’exploration de données offre diverses possibilités. Elle fournit des informations qui permettent d’améliorer les soins aux patients et de minimiser les dépenses.
• Banque: Les solutions d’exploration de données sont utilisées dans le secteur bancaire pour améliorer la capacité à découvrir les dommages, les défis, les tendances, etc.
• L’éducation: Dans le domaine de l’éducation, le data mining contribue à l’expansion et au développement des établissements d’enseignement grâce à des informations collectées auprès de différentes sources et à l’analyse de la concurrence.
• Sécurité: Pour détecter les fraudes, le data mining aide à convertir les données en informations précieuses et à découvrir de nouveaux modèles.
• Marketing: Le data mining permet aux organisations de diviser leur clientèle en différents segments. Elles peuvent ainsi personnaliser leurs services en fonction des besoins uniques des clients appartenant à ces différents segments.

Applications de l’apprentissage automatique

• Reconnaissance d’images : L’apprentissage automatique aide les entreprises à reconnaître des images, des visages, du texte, etc. Par exemple, il permet de classer les chiens et les chats, de suivre les présences des employés grâce à la technologie de reconnaissance faciale, etc.
• Reconnaissance de la parole : Les systèmes intelligentsbasés sur la reconnaissance vocale, tels que Siri, Alexa, etc., utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour communiquer. Ils peuvent facilement convertir la parole en texte grâce à la capacité d’apprentissage automatique.
• Systèmes de recommandation : Le monde devenant de plus en plus numérisé, les entreprises technologiques souhaitent offrir des services personnalisés aux consommateurs. Cela est possible grâce aux systèmes de recommandation qui analysent les préférences des utilisateurs et leur recommandent des services ou des contenus en conséquence.
• Voitures autopilotées : Les voitures auto-conduites, comme les voitures Tesla, sont de plus en plus populaires auprès de nombreux clients, car elles offrent une conduite avancée ou automatisée. La ML est utilisée dans les voitures auto-conduites pour détecter le trafic et assurer une meilleure sécurité.
• Détection des fraudes : De l’achat d’articles à la réalisation de transactions, tout est désormais facile à utiliser et plus accessible. Mais avec le développement de la numérisation, les cas d’activités frauduleuses ont également augmenté. Pour atténuer ou limiter ce problème, les solutions de détection des fraudes sont équipées d’algorithmes ML avancés qui peuvent détecter les fraudes facilement et même à distance.

Data Mining et apprentissage automatique : similitudes

• Le data mining et l’apprentissage automatique sont tous deux utilisés dans le domaine de la science des données, par exemple pour la modélisation prédictive et l’analyse des sentiments.
• Ils comprennent tous deux des concepts mathématiques, des algorithmes et des statistiques connexes.
• Ils peuvent tous deux filtrer un ensemble massif de données, d’applications (à l’aide de méthodes algorithmiques) et d’outils.
• Tous deux adoptent des méthodes algorithmiques ou des structures comparables.

Data Mining vs ML : différences

Exploration de données	Apprentissage automatique
Le data mining est un processus d’extraction d’informations significatives à partir de données collectées. Les techniques de data mining sont utilisées pour la collecte et l’analyse de données, la détection de modèles et l’obtention d’informations précieuses.	L’apprentissage automatique est une technologie utilisée pour automatiser des tâches, acquérir des connaissances, prendre de meilleures décisions et prédire des événements futurs. La technologie de l’apprentissage automatique est utilisée pour prévoir des résultats, tels que l’approximation de la durée, les estimations de prix, etc.
L’objectif principal est d’améliorer l’exploitabilité des informations collectées.	Elle implique des processus tels que le nettoyage des données, l’ingénierie des caractéristiques, les prédictions et les transformations.
L’exploration de données est une activité de recherche qui fait appel à de nombreuses technologies, dont l’apprentissage automatique.	L’apprentissage automatique est un système d’auto-formation et d’auto-apprentissage qui permet d’effectuer des tâches avec précision.
L’effort humain est nécessaire.	L’effort humain n’est pas nécessaire une fois que la conception est terminée.
Le data mining extrait les données des sources et les stocke dans des entrepôts de données.	La technologie d’apprentissage automatique lit les machines et continue d’apprendre et d’évoluer.
Elle permet de découvrir des idées et des modèles cachés.	Elle génère des prédictions qui influencent les décisions de l’entreprise.
Elle est basée sur des données historiques.	Elle est basée sur des données historiques et en temps réel.
Il peut être appliqué dans un grand nombre de domaines ou d’industries, tels que la fabrication, la cybersécurité, la finance, la banque, le marketing, l’éducation, les soins de santé, les moteurs de recherche, et bien d’autres encore.	Il utilise des types de données ordinales, continues, discrètes et nominales.
Il peut être appliqué dans un domaine limité, comme les soins de santé, les sciences sociales, les affaires, etc.	Il peut être appliqué à un vaste domaine ou à de nombreuses industries, telles que la fabrication, la cybersécurité, la finance, la banque, le marketing, l’éducation, la santé, les moteurs de recherche, et bien d’autres encore.

Conclusion

Le data mining et l’apprentissage automatique sont similaires ; tous deux sont utilisés dans l’analyse des données pour obtenir des informations et des connaissances précieuses.

Cependant, il existe de nombreuses différences entre les deux. L’exploration de données est un processus qui permet d’extraire les informations nécessaires d’un ensemble de données afin de détecter des modèles et de gagner en efficacité. D’autre part, le ML fait des prédictions et automatise les processus en utilisant les données et les expériences antérieures.

Si vous souhaitez les appliquer en temps réel, il est donc utile de comprendre les approches de chaque méthode. Et lorsqu’elles sont utilisées ensemble, elles peuvent apporter de plus grands avantages à votre entreprise en développant votre activité, en améliorant les opérations et en vous aidant à prendre de meilleures décisions.

Vous pouvez également explorer quelques techniques clés d’exploration de données.