L’exploration de données et l’apprentissage automatique sont deux termes très différents, mais ils sont souvent utilisés dans le même contexte, à savoir la capacité des parties à affiner et trier les données pour parvenir à des informations et à des conclusions. Les similitudes et les différences combinées peuvent rendre confuses les discussions sur ces deux processus très différents pour un public moins averti en technologie.
L'exploration de données est le processus d'agrégation de données, puis d'extraction de données utiles à partir de cet ensemble de données plus vaste. Il s'agit d'un type de découverte de connaissances qui se poursuit depuis que nous sommes capables de regrouper de grandes quantités de données. Vous pouvez faire de l'exploration de données avec un système assez primitif : le programme sera programmé pour rechercher des modèles et des tendances de données spécifiques, et les informations techniques seront « extraites » de cette masse brute de données, quelle que soit leur forme.
L’apprentissage automatique est quelque chose de plus récent et de plus sophistiqué. L'apprentissage automatique utilise des ensembles de données, mais contrairement à l'exploration de données, il utilise des algorithmes et des configurations élaborés, tels que des réseaux neuronaux, pour permettre à la machine d'apprendre à partir des données d'entrée. En tant que tel, l’apprentissage automatique est un peu plus approfondi qu’une opération d’exploration de données. Par exemple, dans un réseau neuronal, les neurones artificiels fonctionnent en couches pour recevoir les données d'entrée et libérer les données de sortie, avec de nombreuses activités de « boîte noire » élaborées entre les deux (le terme « boîte noire » s'applique à des systèmes plus sophistiqués lorsque les humains ont un réseau neuronal). (il est difficile de comprendre comment les réseaux de neurones ou les algorithmes font réellement leur travail).
L’exploration de données et l’apprentissage automatique sont également très différents dans leurs applications aux entreprises. Encore une fois, l’exploration de données peut se poursuivre au sein de n’importe quelle application ERP donnée et dans de nombreux processus divers.
En revanche, un projet de machine learning nécessite des ressources considérables. Les chefs de projet doivent rassembler les données de formation et de test, rechercher des problèmes tels que le surajustement, décider de la sélection et de l'extraction de fonctionnalités, et bien plus encore. L’apprentissage automatique peut nécessiter des formes complexes d’adhésion de la part de diverses parties prenantes, alors que les activités d’exploration de données nécessitent généralement une approbation rapide.
Malgré ces différences, l’exploration de données et l’apprentissage automatique s’appliquent tous deux au domaine de la science des données. En savoir plus sur la science des données aide les parties prenantes à en savoir plus sur le fonctionnement de ces processus et sur la manière dont ils peuvent être appliqués dans un secteur donné.