Le Machine Learning et le Data Mining sont des techniques qui aident les entreprises à se plonger véritablement dans la Business Intelligence. Elles leur permettent de mettre en place des stratégies éclairées et objectives. Leur mise en pratique assure l’anticipation des tendances de marché, garantit l’élaboration d’un service optimal à ses clients et améliore le processus de décision et d’organisation. Ces méthodes sont basées sur l’extraction, le traitement ainsi que l’analyse des données. Le Machine Learning et le Data Mining sont complémentaires. Mais il y a tout de même une différence entre les deux.

Machine Learning et Data Mining : définition de chaque technologie

Une définition du Machine Learning et du Data Mining est nécessaire afin de percevoir la différence entre ces deux terminologies. En ce qui concerne le Machine Learning, on la considère simplement comme la technologie d’apprentissage par la donnée. Son principe fondamental est de rendre un ordinateur « intelligent » en lui soumettant un algorithme ainsi que des modèles de données afin de rendre automatiques des tâches complexes.

Quant au Data Mining, aussi appelé « forage de données », il s’agit d’une méthode à partir de laquelle on fait une exploration des données. On y a recours pour analyser de très grands volumes de data dans le but de ressortir des relations et des liens entre celles-ci. Par cette démarche, il est possible de transformer les données du Big Data en informations compréhensibles et faciles à exploiter.

Le Machine Learning et le Data Mining sont deux technologies dont le fonctionnement est basé sur la donnée. Toute entreprise désireuse de mettre au point des outils et des solutions intelligentes pour optimiser ses performances peut les mettre à profit. Ces deux méthodes ont l’avantage de faciliter la prise de décision, et surtout de la rendre objective puisqu’elle est basée sur la donnée. Une organisation qui utilise le Machine Learning et le Data Mining de façon complémentaire bénéficie d’insights à forte valeur ajoutée. Ces deux technologies combinées permettent de déceler des corrélations qui étaient auparavant inconnues. En plus, elles assurent l’anticipation des tendances à venir, limitent l’attrition de la clientèle et optimisent l’expérience, aussi bien des acheteurs que du personnel de l’entreprise. In fine, cette combinaison permet d’avoir une bonne compréhension de son business et des opportunités.

Il est également bon de savoir que le Machine Learning et le Data Mining sont complémentaires. A partir du forage de données, les informations les plus utiles sont extraites d’une base pour identifier des tendances, des modèles, des schémas ou des corrélations. Après, lorsque ces informations sont triées et que les modèles sont vérifiés, on peut les soumettre à l’algorithme de Machine Learning pour développer son apprentissage et l’entrainer.

Les principaux points de différence entre le Machine Learning et le Data Mining

Même si les technologies du Machine Learning et du Data Mining peuvent être associées, notez que les deux n’ont pas le même principe de fonctionnement. D’ailleurs leurs points de différence sont nombreux. C’est le cas de l’intervention humaine qui ne se manifeste pas de la même manière. Dans le Data Mining, les informations extraites sont utilisées par les entreprises pour mieux comprendre leurs clients. En outre, cela leur permet d’être plus performants sur leur marché ou optimise leurs processus. Dans ce contexte, la donnée est utilisée in fine par l’humain. Dans le Machine Learning, c’est l’homme qui supervise au départ la mise en place du processus jusqu’à ce qu’il fonctionne. Mais le but final est d’automatiser le process et de faire en sorte que la machine soit autonome.

Aussi, une différence notable apparait au niveau des ressources. Concernant le Data Mining, on extrait des informations d’un grand nombre de volumes de données, comme le Big Data. Le fonctionnement du Data Mining est donc centré sur les datas. Par compte, le Machine Learning fonctionne avec des algorithmes, ainsi que des réseaux de neurones virtuels. Au départ, les données sont transmises à la machine pour le développement de son apprentissage. Mais ce sont les algorithmes qui garantissent son fonctionnement.

En outre, il est bon d’indiquer que les deux technologies n’ont pas la même finalité, même si elles sont complémentaires. Le Data Mining est une ressource sur laquelle le Machine Learning peut se baser pour réaliser ses fonctions. Ensemble, les deux technologies participent à l’amélioration de la performance de l’entreprise et sa compétitivité.

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