Programmation traditionnelle et apprentissage automatique
La programmation informatique traditionnelle existe depuis plus d'un siècle, le premier programme informatique connu remontant au milieu des années 1800. La programmation traditionnelle fait référence à tout programme créé manuellement qui utilise des données d'entrée et s'exécute sur un ordinateur pour produire un résultat.
Mais depuis des décennies, un type de programmation avancé a révolutionné le monde des affaires, en particulier dans les domaines de l'intelligence et de l'analyse intégrée. Dans la programmation de l'apprentissage automatique , également connue sous le nom d'analyse augmentée, les données d'entrée et de sortie sont transmises à un algorithme pour créer un programme. Cela permet d'obtenir des informations puissantes qui peuvent être utilisées pour prédire les résultats futurs.
Différence entre la programmation traditionnelle et l'apprentissage automatique
La différence entre la programmation traditionnelle et l'apprentissage automatique réside dans leur approche de la résolution des problèmes et dans la manière dont ils sont programmés pour traiter les tâches :
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Approche de la résolution de problèmes:
- Programmation traditionnelle: Dans la programmation traditionnelle, le programmeur écrit des règles ou des instructions explicites que l'ordinateur doit suivre. Ces règles dictent exactement comment l'ordinateur doit traiter les données d'entrée pour produire la sortie souhaitée. Elle nécessite une compréhension approfondie du problème et une manière claire d'encoder la solution dans un langage de programmation.
- Apprentissage automatique: Dans l'apprentissage automatique, au lieu d'écrire des règles explicites, un programmeur entraîne un modèle à l'aide d'un grand ensemble de données. Le modèle apprend des modèles et des relations à partir des données, ce qui lui permet de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans être explicitement programmé pour chaque possibilité. Cette approche est particulièrement utile pour les problèmes complexes pour lesquels il est difficile, voire impossible, de définir des règles explicites.
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Dépendance des données:
- Programmation traditionnelle: S'appuie moins sur les données. La qualité du résultat dépend principalement de la logique définie par le programmeur.
- Apprentissage automatique: Il est fortement tributaire des données. La qualité et la quantité des données d'apprentissage ont un impact significatif sur la performance et la précision du modèle.
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Flexibilité et adaptabilité:
- Programmation traditionnelle: flexibilité limitée. Les changements dans le domaine du problème nécessitent des mises à jour manuelles du code.
- Apprentissage automatique: Offre une plus grande adaptabilité à de nouveaux scénarios, en particulier si le modèle est réentraîné avec des données actualisées.
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Complexité des problèmes:
- Programmation traditionnelle: Convient le mieux aux problèmes dont la logique est claire et déterministe.
- Apprentissage automatique: Meilleur pour traiter des problèmes complexes où les modèles et les relations ne sont pas évidents, comme la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel ou l'analyse prédictive. En savoir plus sur l'analyse prédictive.
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Processus de développement:
- Programmation traditionnelle: Le processus de développement est généralement linéaire et prévisible, et se concentre sur la mise en œuvre et le débogage d'une logique prédéfinie.
- Apprentissage automatique: Il s'agit d'un processus itératif au cours duquel les modèles sont formés, évalués et affinés. Ce processus peut être moins prévisible et plus expérimental.
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Prévisibilité des résultats:
- Programmation traditionnelle: Le résultat est hautement prévisible si les données d'entrée et la logique sont connues.
- Apprentissage automatique: Les prédictions ou les décisions prises par un modèle d'apprentissage automatique peuvent parfois être moins faciles à interpréter, en particulier dans le cas de modèles complexes tels que les réseaux neuronaux profonds.
Prédictif ou augmenté ? Stratégies d'analyse pour l'avenir
Télécharger maintenantVoici une comparaison plus précise entre la programmation traditionnelle et l'apprentissage automatique :
Programmation traditionnelle
La programmation traditionnelle est un processus manuel, c'est-à-dire qu'une personne (le programmeur) crée le programme. Mais sans personne pour programmer la logique, il faut formuler ou coder manuellement les règles.
Dans l'apprentissage automatique, en revanche, l'algorithme formule automatiquement les règles à partir des données.
Programmation de l'apprentissage automatique
Contrairement à la programmation traditionnelle, l'apprentissage automatique est un processus automatisé. Il peut accroître la valeur de vos analyses intégrées dans de nombreux domaines, notamment la préparation des données, les interfaces en langage naturel, la détection automatique des valeurs aberrantes, les recommandations et la détection de la causalité et de l'importance. Toutes ces fonctionnalités permettent d'accélérer la compréhension des utilisateurs et de réduire les biais de décision.
Par exemple, si vous introduisez les données démographiques et les transactions des clients en tant que données d'entrée et que vous utilisez les taux de désabonnement historiques des clients en tant que données de sortie, l'algorithme formulera un programme capable de prédire si un client va se désabonner ou non. Ce programme est appelé modèle prédictif.
Vous pouvez utiliser ce modèle pour prévoir les résultats de l'entreprise dans toutes les situations où vous disposez de données d'entrée et de données de sortie historiques :
- Identifiez la question commerciale que vous souhaitez poser.
- Identifier les données historiques.
- Identifier les résultats historiquement observés (c'est-à-dire les échantillons de données lorsque la condition est vraie et lorsqu'elle est fausse).
Par exemple, si vous souhaitez prédire qui paiera ses factures en retard, identifiez les données d'entrée (données démographiques du client, factures) et les données de sortie (paiement en retard ou non), et laissez l'apprentissage automatique utiliser ces données pour créer votre modèle.
En résumé, la programmation traditionnelle est basée sur des règles et déterministe, s'appuyant sur une logique élaborée par l'homme, tandis que l'apprentissage automatique est axé sur les données et probabiliste, s'appuyant sur des modèles appris à partir des données.
Comme vous pouvez le constater, l'apprentissage automatique peut transformer les données de votre entreprise en un actif financier. Vous pouvez diriger l'algorithme vers vos données afin qu'il apprenne des règles puissantes qui peuvent être utilisées pour prédire les résultats futurs. Il n'est pas étonnant que l'analyse prédictive soit aujourd'hui la capacité numéro un sur les feuilles de route des produits.
Le guide définitif de l'analyse prédictive
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