Apprentissage automatique (ML) vs intelligence artificielle (IA)

Sep 02, 2023

L'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) ont suscité beaucoup d'intérêt auprès du public ces dernières années, les deux termes étant pratiquement courants dans le langage informatique. Malgré leurs similitudes, il existe des différences importantes entre le ML et l'IA qui sont souvent négligées.

Ainsi, nous couvrirons les principales différences entre ML et AI dans ce blog afin que vous puissiez comprendre comment ces deux technologies varient et comment elles peuvent être utilisées ensemble.

Commençons!

L'apprentissage automatique (ML) est un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA) qui automatise l'analyse et la prédiction des données à l'aide d'algorithmes et de modèles statistiques. Il permet aux systèmes de reconnaître des modèles et des corrélations dans de grandes quantités de données et peut être appliqué à une gamme d'applications telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, etc.

Le ML consiste fondamentalement à apprendre à partir des données. Il s'agit d'une méthode continue de développement d'algorithmes qui peuvent apprendre des données passées et prédire les données futures. Dans cette approche, les algorithmes ML peuvent continuellement améliorer leurs performances au fil du temps en découvrant des modèles jusque-là inconnus ou indétectables.

Il existe généralement 4 types d'algorithmes d'apprentissage automatique. Faisons connaissance avec chacun d'eux.

L'apprentissage supervisé comprend la fourniture au système ML de données étiquetées, ce qui l'aide à comprendre comment les variables uniques se connectent les unes aux autres. Lorsqu'il est présenté avec de nouveaux points de données, le système applique ces connaissances pour faire des prédictions et prendre des décisions.

Contrairement à l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé n'a pas besoin de données étiquetées et utilise plutôt plusieurs méthodes de regroupement pour détecter des modèles dans de grandes quantités de données non étiquetées.

L'apprentissage par renforcement consiste à former un agent à agir dans un contexte spécifique en le récompensant ou en le punissant pour ses actions.

L'apprentissage par transfert comprend l'utilisation des connaissances acquises lors d'activités antérieures pour acquérir efficacement de nouvelles compétences.

Maintenant, pour mieux comprendre, explorons quelques exemples d'apprentissage automatique.

Comprenons plus clairement le Machine Learning à travers des exemples concrets.

1. Reconnaissance d'images : L'apprentissage automatique est appliqué dans des photographies et des vidéos pour reconnaître des objets, des personnes, des points de repère et d'autres éléments visuels. Google Photos utilise ML pour comprendre les visages, les emplacements et d'autres éléments dans les images afin qu'ils puissent être facilement recherchés et classés.

2. Traitement du langage naturel (TAL) : La PNL permet aux machines d'interpréter le langage comme le font les humains. Les chatbots automatisés du service client, par exemple, utilisent des algorithmes ML pour répondre de manière fiable aux requêtes en comprenant le texte et en reconnaissant le but qui le sous-tend.

3. Reconnaissance vocale : ML est utilisé pour permettre aux ordinateurs de comprendre les modèles de parole. Cette technologie est utilisée pour des applications de reconnaissance vocale comme Alexa d'Amazon ou Siri d'Apple.

4. Moteurs de recommandation : Les algorithmes d'apprentissage automatique identifient des modèles dans les données et font des suggestions basées sur ces modèles. Netflix, par exemple, applique des algorithmes d'apprentissage automatique pour suggérer des films ou des émissions de télévision aux téléspectateurs.

5. Voitures autonomes : L'apprentissage automatique est au cœur des voitures autonomes. Il est utilisé pour la détection d'objets et la navigation, permettant aux voitures d'identifier et de contourner les obstacles dans leur environnement.

Maintenant, nous espérons que vous aurez une compréhension claire de l'apprentissage automatique. C'est maintenant le moment idéal pour explorer l'intelligence artificielle (IA). Alors, sans plus tarder, plongeons dans l'IA.

L'intelligence artificielle (IA) est un type de technologie qui tente de reproduire les capacités de l'intelligence humaine telles que la résolution de problèmes, la prise de décisions et la reconnaissance de modèles. En prévision de l'évolution des circonstances et des nouvelles connaissances, les systèmes d'IA sont conçus pour apprendre, raisonner et s'autocorriger.

Les algorithmes des systèmes d'IA utilisent des ensembles de données pour obtenir des informations, résoudre des problèmes et proposer des stratégies de prise de décision. Ces informations peuvent provenir d'un large éventail de sources, notamment des capteurs, des caméras et des commentaires des utilisateurs.

L'IA existe depuis plusieurs décennies et a gagné en sophistication au fil du temps. Il est utilisé dans diverses industries, notamment la banque, les soins de santé, la fabrication, la vente au détail et même le divertissement. L'IA transforme rapidement la façon dont les entreprises fonctionnent et interagissent avec les clients, ce qui en fait un outil indispensable pour de nombreuses entreprises.

Dans le monde moderne, l'IA est devenue plus courante que jamais. Les entreprises se tournent vers les technologies basées sur l'IA telles que la reconnaissance faciale, le traitement du langage naturel (NLP), les assistants virtuels et les véhicules autonomes pour automatiser les processus et réduire les coûts.

En fin de compte, l'IA a le potentiel de révolutionner de nombreux aspects de la vie quotidienne en fournissant aux gens des solutions plus efficaces et efficientes. Alors que l'IA continue d'évoluer, elle promet d'être un outil inestimable pour les entreprises qui cherchent à accroître leur avantage concurrentiel.

Nous avons de nombreux exemples d'IA associés à notre vie quotidienne. Explorons-en quelques-uns :

Certains des cas d'utilisation réels de l'intelligence artificielle sont :

1. Analyse vidéo : L'analyse vidéo est une application d'intelligence artificielle qui analyse les séquences vidéo et en extrait des données précieuses à l'aide d'algorithmes de vision par ordinateur. Il peut être utilisé pour détecter un comportement inhabituel ou reconnaître des visages pour des raisons de sécurité.

Cette technologie est très utilisée dans les aéroports et les enregistrements d'hôtels pour reconnaître respectivement les passagers et les invités.

2. Voitures autonomes : Les voitures autonomes sont de plus en plus répandues et sont considérées comme un exemple important d'intelligence artificielle. Ils utilisent des capteurs, des caméras et des algorithmes d'apprentissage automatique pour détecter les obstacles, planifier des itinéraires et modifier la vitesse du véhicule en fonction de facteurs externes.

3. Robotique : Une autre mise en œuvre importante de l'IA est la robotique. Les robots peuvent utiliser des algorithmes d'apprentissage automatique pour apprendre à effectuer diverses tâches telles que l'assemblage de marchandises ou l'exploration d'environnements dangereux. Ils peuvent également être conçus pour réagir à des instructions vocales ou physiques.

Ils sont utilisés dans les centres commerciaux pour aider les clients et dans les usines pour faciliter les opérations quotidiennes. De plus, vous pouvez également embaucher des développeurs d'IA pour développer des robots pilotés par l'IA pour vos entreprises. En plus de cela, les robots alimentés par l'IA sont également utilisés dans d'autres industries telles que l'armée, la santé, le tourisme, etc.

4. Assistants vocaux : L'intelligence artificielle est utilisée par des assistants vocaux virtuels tels que Siri, Alexa et Google Home pour comprendre les commandes en langage naturel et répondre de manière appropriée. Le traitement du langage naturel (NLP) est utilisé par ces assistants vocaux pour comprendre les commandes de l'utilisateur et répondre avec des informations pertinentes.

5. Reconnaissance d'images : La reconnaissance d'images est un type d'application d'intelligence artificielle (IA) qui utilise des réseaux de neurones pour reconnaître des objets dans une image ou une image vidéo. Il peut être utilisé en temps réel pour identifier des objets, des émotions et même des gestes.

Les exemples de l'IA et de l'apprentissage automatique sont assez similaires et déroutants. Ils se ressemblent tous les deux à première vue, mais en réalité, ils sont différents.

En fait, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Pour expliquer cela plus clairement, nous ferons la différence entre l'IA et l'apprentissage automatique.

L'apprentissage automatique (ML) et l'intelligence artificielle (IA) sont deux concepts liés mais différents. Bien que les deux puissent être utilisés pour créer des solutions informatiques puissantes, ils présentent des différences importantes.

L'une des principales différences entre le ML et l'IA est leur approche. L'apprentissage automatique se concentre sur le développement de systèmes capables d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions sur les résultats futurs. Cela nécessite des algorithmes capables de traiter de grandes quantités de données, d'identifier des modèles et d'en tirer des enseignements.

L'IA, quant à elle, implique la création de systèmes capables de penser, de raisonner et de prendre des décisions par eux-mêmes. En ce sens, les systèmes d'IA ont la capacité de "penser" au-delà des données qui leur sont fournies et de proposer des solutions plus créatives et efficaces que celles dérivées des modèles ML.

Une autre différence entre le ML et l'IA réside dans les types de problèmes qu'ils résolvent. Les modèles ML sont généralement utilisés pour résoudre des problèmes prédictifs, tels que la prévision des cours des actions ou la détection de fraudes.

L'IA, cependant, peut être utilisée pour résoudre des problèmes plus complexes tels que le traitement du langage naturel et les tâches de vision par ordinateur.

Enfin, les modèles ML ont tendance à nécessiter moins de puissance de calcul que les algorithmes d'IA. Cela rend les modèles ML plus adaptés aux applications où la consommation d'énergie est importante, comme dans les appareils mobiles ou les appareils IoT.

En termes simples, l'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont des domaines liés mais distincts. L'IA et le ML peuvent tous deux être utilisés pour créer des solutions informatiques puissantes, mais ils ont des approches différentes et des types de problèmes qu'ils résolvent, et nécessitent différents niveaux de puissance de calcul.

L'apprentissage automatique et l'intelligence artificielle sont deux concepts distincts qui ont des forces et des faiblesses différentes. ML se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles pour automatiser les décisions basées sur les données.

D'autre part, l'IA met l'accent sur le développement de machines d'auto-apprentissage qui peuvent interagir avec l'environnement pour identifier des modèles, résoudre des problèmes et prendre des décisions.

Les deux sont importants pour les entreprises, et il est important de comprendre les différences entre les deux afin de tirer parti de leurs avantages potentiels. C'est donc le bon moment pour entrer en contact avec une société de développement d'applications d'IA, équiper votre entreprise d'IA et d'apprentissage automatique et profiter des avantages de ces technologies.