Expliquer en quelques mots en quoi l'analyse exploratoire traditionnelle des données (en statistiques) est différente de l'apprentissage automatique ?
Explain in few words how traditional exploratory data analysis (in statistics) is different from machine learning?
An important general difference in the focus and purpose between machine learning and the traditional Exploratory Data Analysis (EDA) is that machine learning is more oriented towards applications than explaining the basic nature of the underlying phenomena. Machine Learning is relatively less concerned with identifying the specific relations between the involved variables. For example, uncovering the nature of the underlying functions or the specific types of interactive, multivariate dependencies between variables are not the main goal of machine learning. Instead, the focus is on producing a solution that can generate useful predictions. Machine Learning accepts among others a "black box" type approach to data exploration or knowledge discovery and uses not only the traditional Exploratory Data Analysis (EDA) techniques, but also such techniques as Neural Networks which can generate valid predictions but are not capable of identifying the specific nature of the interrelations between the variables on which the predictions are based.
Une différence générale importante entre l'apprentissage automatique et l'analyse exploratoire des données (AED) traditionnelle est que l'apprentissage automatique est plus orienté vers les applications que vers l'explication de la nature fondamentale des phénomènes sous-jacents. L'apprentissage automatique est relativement moins concerné par l'identification des relations spécifiques entre les variables impliquées. Par exemple, la découverte de la nature des fonctions sous-jacentes ou des types spécifiques de dépendances interactives et multivariées entre les variables n'est pas l'objectif principal de l'apprentissage automatique. Il s'agit plutôt de produire une solution capable de générer des prédictions utiles. L'apprentissage automatique accepte, entre autres, une approche de type "boîte noire" de l'exploration des données ou de la découverte de connaissances et utilise non seulement les techniques traditionnelles d'analyse exploratoire des données (AED), mais aussi des techniques telles que les réseaux neuronaux, qui peuvent générer des prédictions valables mais ne sont pas capables d'identifier la nature spécifique des interrelations entre les variables sur lesquelles les prédictions sont basées.
open_qa
fr