Glossaire

Exploration de données

Découvrez comment le data mining transforme les données brutes en informations exploitables, en alimentant l'IA, la ML et les applications du monde réel dans les domaines de la santé, de la vente au détail et bien plus encore !

L'exploration de données est le processus de découverte de modèles, de corrélations, d'anomalies et d'autres informations précieuses cachées dans de grands ensembles de données. Il combine des techniques d'apprentissage automatique, de statistiques et de systèmes de bases de données pour transformer des données brutes en informations et connaissances utiles. Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), le data mining est une étape essentielle pour comprendre les caractéristiques des données, préparer les données pour l'entraînement des modèles et découvrir les structures sous-jacentes qui conduisent à une prise de décision intelligente. L'idée de base est souvent appelée découverte de connaissances dans les bases de données (KDD).

Principales techniques d'exploration de données

Le data mining englobe une variété de techniques utilisées pour explorer et analyser les données sous différents angles. Les méthodes les plus courantes sont les suivantes :

  • Classification: Affectation de points de données à des catégories ou classes prédéfinies. Utilisée dans des tâches telles que la détection des courriers électroniques non sollicités ou la classification des images.
  • Regroupement: Regroupement de points de données similaires sans connaissance préalable des groupes. Utile pour la segmentation de la clientèle ou l'identification de modèles distincts dans les données biologiques. Voir des algorithmes tels que K-Means ou DBSCAN.
  • Régression: Prédiction de valeurs numériques continues, comme la prévision des ventes ou l'estimation des prix de l'immobilier. Les exemples incluent la régression linéaire.
  • L'extraction de règles d'association: Découverte de relations ou d'associations entre des éléments dans de vastes ensembles de données. Cette technique est notamment utilisée dans l'analyse des paniers de marché pour comprendre les habitudes d'achat.
  • Détection des anomalies: Identifier les points de données ou les événements qui s'écartent significativement de la norme, ce qui est crucial pour la détection des fraudes ou l'identification des valeurs aberrantes dans les données des capteurs.
  • Réduction de la dimensionnalité: Réduction du nombre de variables (caractéristiques) prises en compte tout en préservant les informations importantes, souvent à l'aide de techniques telles que l'analyse en composantes principales (ACP).

Le processus d'exploration de données

L'exploration de données est généralement un processus itératif comprenant plusieurs étapes :

  1. Compréhension de l'activité : Définir les objectifs et les exigences du projet.
  2. Compréhension des données : Collecte initiale de données et exploration pour se familiariser avec les données.
  3. Préparation des données : Elle comprend le nettoyage des données (traitement des valeurs manquantes et du bruit), l'intégration des données (combinaison des sources), la sélection des données (choix des données pertinentes) et le prétraitement des données (formatage des données). L'augmentation des données peut également être appliquée ici.
  4. Modélisation : Sélection et application de diverses techniques d'extraction (comme la classification, le regroupement) pour identifier des modèles. Cela implique souvent l'utilisation d'algorithmes ML.
  5. L'évaluation : Évaluation de la validité, de la nouveauté, de l'utilité et de la compréhensibilité des modèles découverts. Des mesures telles que la précision ou le mAP sont souvent utilisées.
  6. Déploiement : Utiliser les connaissances découvertes pour prendre des décisions, souvent en les intégrant dans des systèmes opérationnels ou en rendant compte des résultats. Cela peut impliquer le déploiement de modèles.

Data Mining et concepts connexes

Bien qu'il s'agisse d'un domaine connexe, le data mining diffère des autres domaines axés sur les données :

  • Analyse des données: L'analyse des données est un terme plus large qui englobe l'ensemble du processus d'inspection, de nettoyage, de transformation et de modélisation des données afin de faciliter la prise de décision. Le data mining est une étape spécifique de l'analyse des données, axée sur la découverte de nouveaux modèles cachés. L'analyse se concentre souvent sur les statistiques descriptives et les relations connues, tandis que l'exploration recherche l'inconnu.
  • Apprentissage machine (ML): L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes permettant aux systèmes d'apprendre à partir de données. Le data mining utilise les algorithmes de ML comme outils pour découvrir des modèles, mais le ML lui-même est plus large, couvrant la création et l'application d'algorithmes d'apprentissage pour diverses tâches (prédiction, classification, etc.). L'objectif du data mining est principalement la découverte de connaissances à partir de données.
  • Big Data: Les Big Data font référence à des ensembles de données caractérisés par un volume important, une vitesse élevée et une grande variété. Les techniques d'exploration de données sont essentielles pour extraire de la valeur des Big Data, mais les Big Data elles-mêmes décrivent la nature des données, et non le processus d'analyse. Des outils comme Apache Spark sont souvent utilisés pour l'exploration des Big Data.

Applications IA/ML dans le monde réel

L'exploration de données est le moteur de l'innovation dans de nombreux secteurs :

  1. Commerce de détail et commerce électronique : Les détaillants utilisent l'extraction de règles d'association (analyse du panier de la ménagère) sur les données de transaction pour découvrir quels produits sont fréquemment achetés ensemble. Ces informations permettent de concevoir l'agencement des magasins, de cibler les promotions et d'alimenter les systèmes de recommandation en ligne ("Les clients qui ont acheté X ont également acheté Y"). Cela permet d'optimiser la gestion des stocks pilotée par l'IA et de personnaliser l'expérience des clients, comme on le voit sur des plateformes telles qu'Amazon.
  2. Santé : Les techniques d'exploration de données telles que la classification et le regroupement analysent les dossiers des patients (EHR) et les images médicales afin d'identifier les schémas associés aux maladies, de prédire les facteurs de risque des patients ou d'évaluer l'efficacité des traitements. Par exemple, l'exploration des données de diagnostic peut contribuer à la détection précoce de maladies telles que le cancer (en utilisant des ensembles de données comme celui des tumeurs cérébrales) ou à la prévision des réadmissions à l'hôpital, ce qui contribue à améliorer les soins aux patients et l'affectation des ressources au sein d'institutions telles que les NIH. Explorez l'IA dans les solutions de soins de santé pour plus d'exemples.

Data Mining et Ultralytics

Chez Ultralytics, les principes de data mining sont à la base de nombreux aspects du développement et du déploiement de modèles de vision artificielle (CV) de pointe comme Ultralytics YOLO. La formation de modèles robustes pour des tâches telles que la détection d'objets ou la segmentation d'images nécessite des données de haute qualité et bien comprises. Les techniques d'exploration de données sont essentielles lors du prétraitement, de la collecte et de l'annotation des données afin de nettoyer les données, d'identifier les biais(biais du jeu de données) et de sélectionner les caractéristiques pertinentes, ce qui permet d'améliorer la précision du modèle.

En outre, Ultralytics HUB fournit une plateforme où les utilisateurs peuvent gérer des ensembles de données et former des modèles. Les outils de l'écosystème HUB facilitent l'exploration et la compréhension des ensembles de données, ce qui permet aux utilisateurs d'appliquer des concepts de data mining pour optimiser leurs propres flux de travail de ML et d'exploiter efficacement des techniques telles que l'augmentation des données. Il est essentiel de comprendre les données par le biais de l'exploration avant d'entreprendre des étapes telles que le réglage des hyperparamètres. Pour en savoir plus sur le rôle de l'apprentissage automatique et de l'exploration de données dans la vision par ordinateur, consultez notre blog. Des frameworks comme PyTorch et des bibliothèques comme OpenCV sont des outils fondamentaux utilisés dans le cadre de ces processus.

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