Science des données vs apprentissage automatique vs intelligence artificielle

Bien que les termes Data Science, Artificial Intelligence (AI) et Machine learning relèvent du même domaine et soient liés, ils ont des applications et des significations spécifiques.

Il peut y avoir des chevauchements dans ces domaines de temps à autre, mais chacun de ces trois termes a des utilisations uniques.

1. Qu’est-ce que la science des données ?
2. Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?
3. Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
4. Différence entre l’IA et l’apprentissage automatique
5. Différence entre l’apprentissage automatique et la science des données
6. Relation entre la science des données, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique
7. Différence entre la science des données, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique
8. Emplois en science des données, en intelligence artificielle et en apprentissage automatique
9. FAQs – L’apprentissage automatique et la science des données sont-ils identiques ? – Qu’est-ce qui est mieux, l’apprentissage automatique ou la science des données ? – La science des données est-elle nécessaire pour l’apprentissage automatique ? – Qui gagne le plus, le scientifique des données ou l’ingénieur en apprentissage automatique ?

Qu’est-ce que la science des données ?

Vous vous êtes certainement demandé ce qu’était la science des données. La science des données est un vaste champ d’études sur les systèmes et processus de données visant à maintenir des ensembles de données et à en tirer du sens.

Les scientifiques des données utilisent des outils, des applications, des principes et des algorithmes pour donner du sens à des ensembles de données aléatoires. Étant donné que presque tous les types d’organisations génèrent des quantités exponentielles de données dans le monde entier, le contrôle et le stockage de ces données deviennent difficiles.

La science des données se concentre sur la modélisation et l’entreposage des données pour suivre l’ensemble des données en constante augmentation. Les informations extraites par les applications de la science des données sont utilisées pour guider les processus commerciaux et atteindre les objectifs organisationnels.

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Portée de la science des données

L’un des domaines que la science des données influence directement est la veille économique. Cela dit, il existe des fonctions spécifiques pour chacun de ces rôles. Les scientifiques des données traitent principalement d’énormes quantités de données afin d’analyser des modèles, des tendances, etc.

Ces applications d’analyse formulent des rapports qui sont finalement utiles pour tirer des conclusions. Un expert en intelligence économique reprend là où s’arrête le scientifique des données – en utilisant des rapports de science des données pour comprendre les tendances des données dans un domaine d’activité particulier et en présentant des prévisions commerciales et des plans d’action basés sur ces déductions.

Il est intéressant de noter qu’un domaine connexe utilise également la science des données, l’analyse des données et les applications de veille stratégique : l’analyste commercial. Le profil d’un analyste d’affaires combine un peu des deux pour aider les entreprises à prendre des décisions fondées sur les données.

Les scientifiques des données analysent les données historiques en fonction de diverses exigences en appliquant différents formats, à savoir :

• Analyse prédictive causale : Les scientifiques des données utilisent ce modèle pour dériver des prévisions commerciales. Le modèle prédictif présente les résultats de diverses actions commerciales en termes mesurables. Il peut s’agir d’un modèle efficace pour les entreprises qui tentent de comprendre l’avenir de toute nouvelle action commerciale.
• Analyse prescriptive : Ce type d’analyse aide les entreprises à fixer leurs objectifs en prescrivant les actions qui ont le plus de chances de réussir. L’analyse prescriptive utilise les déductions du modèle prédictif et aide les entreprises en suggérant les meilleurs moyens d’atteindre ces objectifs.

La science des données utilise de nombreuses technologies orientées données, notamment SQL, Python, R, Hadoop, etc.

Cependant, elle utilise aussi largement l’analyse statistique, la visualisation des données, l’architecture distribuée, et plus encore pour extraire du sens à partir d’ensembles de données. Les scientifiques des données sont des professionnels qualifiés dont l’expertise leur permet de changer rapidement de rôle à tout moment du cycle de vie des projets de science des données.

Ils peuvent travailler avec l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique avec la même facilité, et les scientifiques des données ont besoin de compétences en apprentissage automatique pour des besoins spécifiques tels que :

• L’apprentissage automatique pour les rapports prédictifs : Les scientifiques des données utilisent des algorithmes d’apprentissage automatique pour étudier les données transactionnelles afin de faire des prédictions utiles. Également connu sous le nom d’apprentissage supervisé, ce modèle peut être mis en œuvre pour suggérer les plans d’action les plus efficaces pour toute entreprise.
• L’apprentissage automatique pour la découverte de modèles : La découverte de modèles est essentielle pour les entreprises afin de définir des paramètres dans divers rapports de données, et le moyen d’y parvenir est l’apprentissage automatique. Il s’agit d’un apprentissage non supervisé où il n’y a pas de paramètres prédéfinis. L’algorithme le plus populaire utilisé pour la découverte de modèles est le clustering.

Compétences en science des données

Certaines compétences en science des données comprennent :

• Programmation : R, Python, SQL, SAS, MATLAB, STATA
• Manipulation des données : Nettoyage, manipulation et exploration des données
• Visualisation des données : Création de graphiques et de diagrammes pour visualiser les données
• Analyse des données : Réalisation d’analyses statistiques des données
• Apprentissage automatique : Création d’algorithmes pour apprendre à partir des données

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA), un terme technologique plutôt banal utilisé fréquemment dans notre culture populaire, a fini par être associée uniquement à des robots d’apparence futuriste et à un monde dominé par les machines.

Cependant, en réalité, l’Intelligence Artificielle est loin d’être cela. En termes simples, l’intelligence artificielle vise à permettre aux machines d’exécuter des raisonnements en reproduisant l’intelligence humaine.

Puisque l’objectif principal des processus d’IA est d’enseigner aux machines à partir de l’expérience, l’alimentation en informations correctes et l’autocorrection sont cruciales. Les experts en IA s’appuient sur l’apprentissage profond et le traitement du langage naturel pour aider les machines à identifier des modèles et des déductions.

Portée de l’intelligence artificielle

• L’automatisation est facile avec l’IA : L’IA vous permet d’automatiser les tâches répétitives et à fort volume en mettant en place des systèmes fiables qui exécutent des applications fréquentes.
• Produits intelligents : L’IA peut transformer des produits conventionnels en produits intelligents. Lorsqu’elles sont associées à des plateformes conversationnelles, des bots et d’autres machines intelligentes, les applications d’IA peuvent améliorer les technologies.
• Apprentissage progressif : Les algorithmes d’IA peuvent entraîner les machines à exécuter n’importe quelle fonction souhaitée. Les algorithmes fonctionnent comme des prédicteurs et des classificateurs.
• Analyse des données : Puisque les machines apprennent à partir des données que nous leur fournissons, l’analyse et l’identification de l’ensemble de données correctes deviennent très importantes. Les réseaux neuronaux facilitent la formation des machines.

Compétences en intelligence artificielle

Voici quelques compétences en intelligence artificielle :

• Analyse des données
• Reconnaissance des formes
• Apprentissage automatique
• Traitement du langage naturel
• Robotique
• Modélisation prédictive
• Vision par ordinateur
• Systèmes experts
• Réseaux neuronaux

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est une sous-section de l’intelligence artificielle qui permet aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer automatiquement grâce à l’expérience.

Cette aile particulière de l’IA vise à doter les machines de techniques d’apprentissage indépendantes afin qu’il ne soit pas nécessaire de les programmer.

C’est la différence entre l’IA et l’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique implique l’observation et l’étude de données ou d’expériences pour identifier des modèles et mettre en place un système de raisonnement basé sur les résultats.

Les différentes composantes de l’apprentissage automatique comprennent :

• Apprentissage automatique supervisé : Ce modèle utilise des données historiques pour comprendre le comportement et formuler des prévisions futures. Cet algorithme d’apprentissage analyse tout ensemble de données d’apprentissage pour tirer des déductions qui peuvent être appliquées aux valeurs de sortie. Les paramètres de l’apprentissage supervisé sont cruciaux pour cartographier la paire entrée sortie.
• Apprentissage automatique non supervisé : Cet algorithme ML n’utilise pas de paramètres classés ou étiquetés et se concentre sur la découverte de structures cachées à partir de données non étiquetées pour aider les systèmes à déduire une fonction correctement. Les algorithmes d’apprentissage non supervisé peuvent utiliser à la fois des modèles d’apprentissage génératifs et une approche basée sur la recherche.
• Apprentissage automatique semi-supervisé : Ce modèle combine des éléments d’apprentissage supervisé et non supervisé, alors que ni l’un ni l’autre n’existe. Il fonctionne en utilisant à la fois des données étiquetées et non étiquetées pour améliorer la précision de l’apprentissage. L’apprentissage semi-supervisé peut être une solution rentable lorsque l’étiquetage des données est coûteux.
• L’apprentissage automatique par renforcement : Ce type d’apprentissage n’utilise pas de clé de réponse pour guider l’exécution d’une fonction. L’absence de données d’entraînement entraîne un apprentissage par l’expérience, et le processus d’essais et d’erreurs conduit finalement à des récompenses à long terme.

L’apprentissage automatique fournit des résultats précis dérivés de l’analyse d’ensembles de données massifs. L’application des technologies cognitives de l’IA aux systèmes ML peut aboutir à un traitement efficace des données et des informations.

Mais quelles sont les différences essentielles entre la science des données et l’apprentissage automatique et entre l’IA et le ML ? Poursuivez votre lecture pour en savoir plus. Vous pouvez également suivre un cours d’apprentissage automatique avec Python et améliorer vos connaissances du concept.

Compétences en apprentissage automatique

Voici quelques compétences en apprentissage automatique :

• Capacité à identifier des modèles dans les données
• Capacité à construire des modèles pour faire des prédictions
• Capacité à régler les paramètres du modèle pour optimiser les performances
• Capacité à évaluer la précision des modèles
• Capacité à travailler avec de grands ensembles de données

Différence entre l’IA et l’apprentissage automatique

1. L’IA vise à faire en sorte qu’un système informatique intelligent fonctionne comme les humains pour résoudre des problèmes complexes.
2. L’apprentissage automatique permet aux machines d’apprendre à partir de données afin de fournir des résultats précis.
3. Sur la base des capacités, l’IA peut être classée en IA faible, IA générale et AIML peut être classée en apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé, l’apprentissage supervisé, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage par renforcement.
4. Les systèmes d’IA cherchent à maximiser les chances de réussite L’apprentissage automatique s’intéresse principalement à la précision et aux modèles.
5. L’apprentissage automatique permet à une machine d’imiter le comportement humain.
6. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA Il traite principalement des données structurées, semi-structurées et non structurées Il traite des données structurées et semi-structurées.
7. Certaines applications de l’IA sont des assistants virtuels tels que Siri, des chatbots, des robots humanoïdes intelligents, etc.
8. Les applications de la ML sont les systèmes de recommandation, les algorithmes de recherche, les systèmes de marquage automatique des amis sur Facebook, etc.

Différence entre science des données et apprentissage automatique

1. La science des données aide à créer des idées à partir de données qui traitent des complexités du monde réel.
2. L’apprentissage automatique aide à prédire avec précision ou à classer les résultats pour de nouveaux points de données en apprenant des modèles à partir de données historiques.

Relation entre la science des données, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique

L’intelligence artificielle et la science des données constituent un vaste domaine d’applications, de systèmes et autres qui visent à reproduire l’intelligence humaine par le biais de machines. L’intelligence artificielle représente une rétroaction planifiée de la perception.

Perception > Planification > Action > Rétroaction de la perception

La science des données utilise différentes parties de ce schéma ou de cette boucle pour résoudre des problèmes spécifiques. Par exemple, dans la première étape, c’est-à-dire la perception, les scientifiques des données tentent d’identifier des modèles à l’aide des données.

De même, dans l’étape suivante, c’est-à-dire la planification, il y a deux aspects :

• Trouver toutes les solutions possibles
• Trouver la meilleure solution parmi toutes les solutions

La science des données crée un système qui met en relation les points ci-dessus et aide les entreprises à aller de l’avant.

Bien qu’il soit possible d’expliquer l’apprentissage automatique en le prenant comme un sujet autonome, le mieux est de le comprendre dans le contexte de son environnement, c’est-à-dire le système dans lequel il est utilisé.

En termes simples, l’apprentissage automatique est le lien qui relie la science des données et l’IA. En effet, il s’agit du processus d’apprentissage à partir de données au fil du temps. L’IA est donc l’outil qui aide la science des données à obtenir des résultats et des solutions pour des problèmes spécifiques.

Cependant, l’apprentissage automatique est ce qui aide à atteindre cet objectif. Le moteur de recherche de Google en est un exemple concret.

• Le moteur de recherche de Google est un produit de la science des données
• Il utilise l’analyse prédictive, un système utilisé par l’intelligence artificielle, pour fournir des résultats intelligents aux utilisateurs
• Par exemple, si une personne tape « meilleures vestes à NY » sur le moteur de recherche de Google, l’IA recueille ces informations par apprentissage automatique
• Maintenant, dès que la personne écrit ces deux mots dans l’outil de recherche « meilleur endroit pour acheter », l’IA entre en jeu et, grâce à l’analyse prédictive, complète la phrase en « meilleur endroit pour acheter des vestes à NY », qui est le suffixe le plus probable à la requête que l’utilisateur avait en tête.

Pour être précis, la science des données couvre l’IA, qui inclut l’apprentissage automatique. Cependant, l’apprentissage automatique couvre lui-même une autre sous-technologie – l’apprentissage profond.

Le Deep Learning est une forme d’apprentissage automatique. Il diffère néanmoins par l’utilisation de réseaux neuronaux, où nous stimulons la fonction d’un cerveau dans une certaine mesure et utilisons une hiérarchie 3D dans les données pour identifier des modèles beaucoup plus utiles.

Différence entre la science des données, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique

Bien que les termes « science des données », « apprentissage automatique » et « intelligence artificielle » puissent être liés et interconnectés, chacun est unique et est utilisé à des fins différentes.

La science des données est un terme général, et l’apprentissage automatique en fait partie.

Voici la différence essentielle entre ces termes.

L’intelligence artificielle combine de grandes quantités de données par un traitement itératif et des algorithmes intelligents pour aider les ordinateurs à apprendre automatiquement.

L’apprentissage automatique utilise des programmes efficaces qui peuvent utiliser des données sans qu’on leur dise explicitement de le faire.

La science des données consiste à rechercher, nettoyer et traiter des données pour en extraire du sens à des fins analytiques.

Certains des outils populaires utilisés par l’IA sont :

1. TensorFlow

2. Scikit Learn

3. Keras

Les outils populaires que l’apprentissage automatique utilise sont :

1. Amazon Lex

2. IBM Watson Studio

3. Microsoft Azure ML Studio

Les outils populaires utilisés par la science des données sont :

1. SAS

2. Tableau

3. Apache Spark

4. MATLAB

L’Intelligence Artificielle utilise la logique et les arbres de décision. L’apprentissage automatique utilise des modèles statistiques. La science des données traite des données structurées et non structurées.

Les Chatbots, et les assistants vocaux sont des applications populaires de l’IA. Les systèmes de recommandation tels que Spotify, et la reconnaissance faciale sont des exemples populaires.

La détection des fraudes et l’analyse des soins de santé sont des exemples populaires de la science des données.

Emplois en science des données, intelligence artificielle et apprentissage automatique

La science des données, l’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont des options de carrière lucratives. Cependant, la vérité est qu’aucun de ces domaines n’est mutuellement exclusif.

Il y a souvent des chevauchements en ce qui concerne les compétences requises pour les emplois dans ces domaines. Les rôles dans le domaine de la science des données, tels que l’analyste de données, l’ingénieur en science des données et le scientifique des données, sont en vogue depuis un certain temps.

Ces emplois offrent d’excellents salaires et de nombreuses possibilités de croissance.

Quelques exigences des rôles associés à la science des données.

• Connaissances en programmation
• Visualisation de données et rapports
• Analyse statistique et mathématique
• Analyse des risques
• Techniques d’apprentissage automatique
• Entreposage et structure des données

Qu’il s’agisse d’élaborer des rapports ou de ventiler ces rapports à d’autres parties prenantes, un emploi dans ce domaine ne se limite pas à la programmation ou à l’exploration de données.

Chaque rôle dans ce domaine est un élément de liaison entre les départements techniques et opérationnels. Ils doivent posséder d’excellentes compétences interpersonnelles en plus du savoir-faire technique.

De même, les emplois liés à l’intelligence artificielle et à l’apprentissage automatique absorbent une grande partie des talents sur le marché. Des rôles tels que ceux d’ingénieur en apprentissage automatique, d’architecte en intelligence artificielle, de spécialiste de la recherche en IA et d’autres emplois similaires relèvent de ce domaine.

Compétences techniques requises pour les rôles d’IA-ML

• Connaissance des langages de programmation comme Python, C++, Java
• Modélisation et évaluation des données
• Probabilité et statistiques
• Informatique distribuée
• Algorithmes d’apprentissage automatique

Comme vous pouvez le constater, les compétences requises dans les deux domaines se chevauchent. Dans la plupart des cas, les cours sur la science des données et l’AIML comprennent des connaissances de base sur les deux, en plus de se concentrer sur les spécialisations respectives.

Même si la science des données, l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle se chevauchent, leurs fonctionnalités spécifiques diffèrent et ont des domaines d’application respectifs.

Le marché de la science des données a ouvert plusieurs industries de services et de produits, créant des opportunités pour les experts dans ce domaine.

FAQ sur la science des données vs. l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle