Apprentissage automatique vs apprentissage en profondeur

Sep 05, 2023

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Des terminologies telles que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage en profondeur sont à la mode ces jours-ci. Les gens, cependant, utilisent souvent ces termes de manière interchangeable. Bien que ces termes soient étroitement liés les uns aux autres, ils ont également des caractéristiques distinctives et des cas d'utilisation spécifiques.

L'IA traite de machines automatisées qui résolvent des problèmes et prennent des décisions en imitant les capacités cognitives humaines. L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont les sous-domaines de l'IA. L'apprentissage automatique est une IA qui peut faire des prédictions avec une intervention humaine minimale. Alors que l'apprentissage en profondeur est le sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones pour prendre des décisions en imitant les processus neuronaux et cognitifs de l'esprit humain.

L'image ci-dessus illustre la hiérarchie. Nous continuerons en expliquant les différences entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. Il vous aidera également à choisir la méthodologie appropriée en fonction de son application et de son domaine d'intérêt. Discutons-en en détail.

L'apprentissage automatique permet aux experts de "former" une machine en lui faisant analyser des ensembles de données massifs. Plus la machine analyse de données, plus elle peut produire des résultats précis en prenant des décisions et en prévoyant des événements ou des scénarios invisibles.

Les modèles d'apprentissage automatique ont besoin de données structurées pour faire des prédictions et des décisions précises. Si les données ne sont pas étiquetées et organisées, les modèles d'apprentissage automatique ne parviennent pas à les comprendre avec précision, et cela devient un domaine d'apprentissage en profondeur.

La disponibilité de volumes de données gigantesques dans les organisations a fait de l'apprentissage automatique une composante intégrale de la prise de décision. Les moteurs de recommandation sont l'exemple parfait des modèles d'apprentissage automatique. Les services OTT comme Netflix apprennent vos préférences de contenu et suggèrent un contenu similaire en fonction de vos habitudes de recherche et de votre historique de visionnage.

Pour comprendre comment les modèles d'apprentissage automatique sont formés, examinons d'abord les types de ML.

Il existe quatre types de méthodologies en apprentissage automatique.

Les modèles d'apprentissage automatique nécessitent une intervention humaine pour améliorer la précision. Au contraire, les modèles d'apprentissage en profondeur s'améliorent après chaque résultat sans supervision humaine. Mais cela nécessite souvent des volumes de données plus détaillés et plus longs.

La méthodologie d'apprentissage en profondeur conçoit un modèle d'apprentissage sophistiqué basé sur des réseaux de neurones inspirés de l'esprit humain. Ces modèles ont plusieurs couches d'algorithmes appelés neurones. Ils continuent de s'améliorer sans intervention humaine, comme l'esprit cognitif qui ne cesse de s'améliorer et d'évoluer avec la pratique, les revisites et le temps.

Les modèles d'apprentissage en profondeur sont principalement utilisés pour la classification et l'extraction de caractéristiques. Par exemple, les modèles profonds se nourrissent d'un jeu de données en reconnaissance faciale. Le modèle crée des matrices multidimensionnelles pour mémoriser chaque caractéristique faciale sous forme de pixels. Lorsque vous lui demandez de reconnaître une photo d'une personne à laquelle il n'a pas été exposé, il la reconnaît facilement en faisant correspondre des traits faciaux limités.

Vous trouverez ci-dessous quelques différences notables.

Le choix entre machine learning vs deep learning est véritablement basé sur leurs cas d'utilisation. Les deux sont utilisés pour fabriquer des machines avec une intelligence quasi humaine. La précision des deux modèles dépend de l'utilisation ou non des KPI et des attributs de données pertinents.

L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur deviendront des composants commerciaux courants dans tous les secteurs. Sans aucun doute, l'IA automatisera entièrement les activités des industries comme l'aviation, la guerre et les voitures dans un avenir proche.

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Haziqa est un Data Scientist avec une vaste expérience dans la rédaction de contenu technique pour les entreprises d'IA et de SaaS.

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