Exploration de données

Comment fonctionne le Data Mining

Le processus d'exploration de données est souvent structuré selon des cadres tels que le Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Les étapes typiques sont les suivantes :

1. Collecte et intégration des données: Collecte de données à partir de diverses sources, notamment des bases de données structurées, du texte non structuré ou des images provenant d'un lac de données.
2. Prétraitement des données: Il s'agit de nettoyer les données pour traiter les valeurs manquantes ou incohérentes et de transformer les données pour les normaliser ou les agréger en vue de l'analyse. L'augmentation des données peut également être utilisée à ce stade pour enrichir l'ensemble des données.
3. Découverte et modélisation de modèles: Application d'algorithmes pour identifier des modèles. Les tâches courantes comprennent la classification, le regroupement(K-Means), la régression et l'extraction de règles d'association. C'est à ce stade que les algorithmes de ML sont le plus utilisés.
4. Évaluation et interprétation: Évaluer la validité et l'utilité des modèles découverts. La visualisation des données est un outil clé qui permet de rendre les résultats compréhensibles.
5. Déploiement des connaissances: Intégration des connaissances découvertes dans des systèmes opérationnels, tels qu'un moteur de recommandation ou un système de détection des fraudes.

Applications de l'IA et de la vision par ordinateur dans le monde réel

L'exploration de données est fondamentale pour le développement de systèmes intelligents dans de nombreuses industries.

• L'IA dans le commerce de détail et l'analyse du panier de la ménagère: Les détaillants exploitent de vastes registres de transactions pour découvrir les produits qui sont fréquemment achetés ensemble. Par exemple, le fait de constater que les clients qui achètent du pain achètent aussi souvent du lait (règle d'association) permet d'élaborer des stratégies de placement des produits, des offres promotionnelles groupées et des publicités ciblées. Cette analyse du comportement des clients alimente également les systèmes de recommandation personnalisés. En savoir plus sur la manière dont l'IA permet d'améliorer l'efficacité du commerce de détail.
• Analyse d'images médicales: Dans le domaine de l'IA dans les soins de santé, les techniques d'exploration de données sont appliquées à des dossiers médicaux à grande échelle et à des ensembles de données d'images, tels que l'ensemble de données sur les tumeurs cérébrales. En explorant ces données, les chercheurs peuvent identifier des modèles et des corrélations qui relient certaines caractéristiques des images ou des données démographiques des patients à des maladies. Cela permet d'élaborer des modèles de diagnostic, comme ceux utilisés pour la détection des tumeurs, et d'aider des organismes tels que les National Institutes of Health (NIH) à faire progresser la science médicale.

Data Mining et concepts connexes

Il est important de distinguer le data mining des autres termes liés à la science des données.

• Apprentissage machine (ML): Bien que ces termes soient souvent utilisés de manière interchangeable, ils sont distincts. Le data mining est un processus plus large de découverte de connaissances à partir de données. L'apprentissage automatique est un ensemble de techniques et d'algorithmes (par exemple, l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé) qui sont souvent utilisés dans le cadre du processus d'exploration de données pour trouver des modèles. Par essence, l'apprentissage automatique est un outil permettant d'atteindre l'objectif de l'exploration de données.
• Analyse des données: L'analyse des données est un domaine plus large qui se concentre sur l'examen des ensembles de données afin de tirer des conclusions et de soutenir la prise de décision. Le data mining est un sous-ensemble spécifique de l'analyse des données qui met l'accent sur la découverte de modèles inconnus auparavant, tandis que l'analyse des données peut également consister à tester des hypothèses prédéfinies et à créer des rapports de synthèse.
• Big Data: Ce terme fait référence aux ensembles de données eux-mêmes, qui sont vastes, complexes et en croissance rapide. Le data mining est le processus appliqué aux Big Data pour en extraire de la valeur. Les défis posés par le Big Data (volume, vitesse, variété) nécessitent souvent des outils d'exploration de données spécialisés tels que l'écosystème Apache Hadoop.
• Apprentissage en profondeur (DL): Il s'agit d'un sous-domaine spécialisé de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux à plusieurs couches. Les modèles DL, comme ceux utilisés dans Ultralytics YOLO, peuvent automatiquement effectuer l'extraction de caractéristiques à partir de données brutes telles que des images, ce qui est une capacité puissante dans un flux de travail d'exploration de données pour la vision par ordinateur (CV). Des plateformes comme Ultralytics HUB rationalisent l'ensemble du processus, de la gestion des ensembles de données à l'entraînement des modèles.