Machine Learning & Deep Learning : similitudes et différences

L’ apprentissage automatique (Machine learning) et l’apprentissage en profondeur (Deep learning) sont des termes souvent confondus et parfois même utilisés de manière interchangeable. Cependant, chacune de ces définitions a son propre cadre. Comment sont-ils différents? Peuvent-ils se compléter? Que signifient réellement les termes qui ne ressemblent apparemment qu’à des mots à la mode du monde de l’IA?

Si vous faites partie de ceux qui souhaitent mieux comprendre le monde de l’intelligence artificielle, cet article vous aidera à en savoir plus sur ses concepts de base: l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur . Ils valent vraiment la peine d’être connus car Le machine Learning et Deep Learning sont désormais considérés comme l’une des principales tendances technologiques des années à venir.

A travers cet article, vous apprendrez:

• Qu’est-ce que le machine learning et qu’est-ce que le deep learning?
• Quelle est la différence entre ML et DL et comment sont-ils liés les uns aux autres?
• Quel est le rôle du ML et de la DL parmi toutes les technologies liées à l’IA?
• Que sont les réseaux de neurones et sont-ils aussi efficaces que le cerveau humain?

Introduction: Apprentissage automatique et apprentissage profond avec l’intelligence artificielle

Les définitions de base de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur se trouvent dans notre dictionnaire IA. Cependant, la relation entre ces concepts est mieux illustrée dans le graphique suivant:

L’intelligence artificielle est un domaine supérieur à l’apprentissage automatique, tandis que l’apprentissage automatique est une catégorie plus large que l’apprentissage en profondeur . Si nous supposons que l’IA est toute la science et la recherche qui vise à cartographier l’intelligence humaine, Le ML et DL sont les sous-disciplines de cette science. Le deep learning  est, en revanche, le plus petit ensemble de la catégorie Machine Learning.

L’Apprentissage automatique et algorithmes

L’apprentissage automatique est également un domaine assez vaste (un sous-domaine de l’IA), mais pas aussi étendu que «l’intelligence artificielle». Le terme ML est principalement utilisé lorsque nous entendons les processus par lesquels les programmes «apprennent» et «prennent des décisions» à partir de données. La tâche des algorithmes dans de tels processus est de reconnaître correctement les modèles et d’appliquer une action adéquate.

Comment peuvent-ils faire ça?

Ils sont préparés pour reconnaître certains modèles au cours du processus de formation où ils sont alimentés en données. Cette formation et cet apprentissage peuvent être supervisés et non supervisés.

Algorithmes d’apprentissage automatique en pratique: reconnaissance d’image

Bien que le fonctionnement des algorithmes ML semble assez déroutant, l’utilisation de tels algorithmes est beaucoup plus facile à comprendre. Des algorithmes correctement formés peuvent, par exemple, reconnaître des images. Bien sûr, leur efficacité dépend de plusieurs facteurs.

Comment les programmes ont-ils été chargés de données précieuses? Combien y en avait-il et à quelle fréquence de telles tentatives ont-elles été faites?

Des algorithmes correctement formés peuvent détecter, par exemple, des photos humaines sans presque aucune erreur. Sur la photo, ils distinguent entre un paysage marin et un paysage de montagne, un chat d’un chien ou un avion d’un bateau.

Exemples plus complexes: que peut faire le machine learning de plus pour nous?

L’apprentissage automatique, bien qu’il semble relativement simple, à de nombreuses applications potentielles. Les organisations, les entreprises et l’industrie du monde entier utilisent le ML pour simplifier l’exécution de nombreuses tâches schématiques que les employés ont dû effectuer jusqu’à présent.

Les robots virtuels fonctionnent, par exemple, dans le back-office: ils saisissent les données dans les systèmes, aident à la comptabilité. De plus en plus, ils parlent également aux clients et fournissent même des services aux employés de l’entreprise. Avec l’apprentissage automatique utilisant des assistants virtuels (chatbots et voiceboty), qui sont de facto une intelligence artificielle conversationnelle.

Vous rencontrez également plusieurs fois le mécanisme ML dans la vie de tous les jours: par exemple, lorsqu’une plateforme de streaming ou une boutique en ligne vous recommande un autre film / produit en fonction de vos choix ou le contenu de votre panier.

Les applications mentionnées ci-dessus ne sont cependant que les premiers cas d’utilisation, dont on peut dire qu ‘elles sont déjà standard dans la pratique et à plus grande échelle. La poursuite du développement dans ce domaine nous ouvrira de nouvelles opportunités dans de nombreux secteurs. Le monde de la science et des affaires place de grands espoirs dans l’apprentissage en profondeur.

Deep learning, c’est-à-dire un apprentissage automatique encore meilleur

L’apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, mais ce n’est pas seulement une petite partie du domaine, mais plutôt une voie pour la poursuite de l’évolution du ML. Les algorithmes d’ apprentissage en profondeur sont en fait des algorithmes d’apprentissage automatique plus avancés. Les effets du travail de tels algorithmes sont “plus spectaculaires” car le processus de prise de décision est plus proche de celui “humain”.

Qu’est-ce que cela signifie exactement?

Réseau de neurones artificiels dans les algorithmes Deep Learning

Les applications pour les algorithmes d’apprentissage en profondeur utilisent une structure en couches appelée réseau neuronal artificiel (appelé. ANN – réseau neuronal artificiel ). La conception d’un tel ANN est inspirée du réseau neuronal biologique du cerveau humain, ce qui conduit à un processus d’apprentissage beaucoup plus efficace que les modèles ML standard. Vous trouverez ci-dessous un graphique montrant un réseau de neurones simple:

Deep Learning: défis pour un développement ultérieur

L’apprentissage en profondeur est un mécanisme beaucoup plus puissant que les algorithmes de machine Learning, mais l’utilisation généralisée de cette solution reste un défi.

Qu’est-ce qui fait obstacle? 

En termes simples: disponibilité des données et puissance de calcul, car des résultats finaux précis nécessitent plus d’opérations.

Le problème de la puissance de calcul est résolu par la disponibilité du cloud, mais la collecte de données d’entrée pour les modèles de formation reste un défi. Des tentatives sont faites pour les résoudre en utilisant des modèles préalablement formés ( apprentissage par transfert ).

Deep Learning vs Machine Learning.

Est-ce que cela vaut même la peine de se poser cette question?

Ce qui distingue le deep learning de tout le machine learning, c’est l’utilisation de réseaux de neurones, une demande accrue de données, mais aussi moins de besoin de contrôle humain (les résultats sont plus précis). L’apprentissage profond ne s’oppose pas à l’apprentissage automatique, mais constitue une tendance à un développement ultérieur dans le domaine.

Au lieu d’une simple structure ML, l’apprentissage en profondeur à un réseau multicouche et entrelacé afin que l’algorithme puisse apprendre même de ses propres erreurs sans intervention humaine.

L’importance du deep learning va sans doute augmenter dans les années à venir, même si aujourd’hui on peut plutôt observer l’utilisation de tels algorithmes principalement par les grandes entreprises (par exemple les géants de la Silicon Valley traitant des véhicules autonomes).

En raison de la nécessité de disposer de capitaux considérables pour financer ces investissements, de tels projets n’ont pas été mis à la disposition d’un large éventail d’entreprises pendant longtemps. Cela change lentement grâce au développement de la technologie: puissance de calcul croissante, cloud, plateformes B2B basées sur le deep learning mises à la disposition des entreprises – tout cela accélère la vulgarisation de DL.