Intelligence Artificielle
Apprentissage automatique vs apprentissage en profondeur - Différences clés
Des terminologies telles que l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage profond sont à la mode de nos jours. Cependant, les gens utilisent souvent ces termes de manière interchangeable. Bien que ces termes soient étroitement liés les uns aux autres, ils présentent 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 en bref
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.
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.
- Apprentissage supervisé - Il a besoin de données étiquetées pour donner des résultats précis. Cela nécessite souvent d'apprendre plus de données et des ajustements périodiques pour améliorer les résultats.
- Semi-supervisé – Il s'agit d'un niveau intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé, qui présente les fonctionnalités des deux domaines. Il peut produire des résultats sur des données partiellement étiquetées et ne nécessite aucun ajustement continu pour obtenir des résultats précis.
- Apprentissage non supervisé - Il découvre des modèles et des informations dans des ensembles de données sans intervention humaine et donne des résultats précis. Le clustering est l'application la plus courante de l'apprentissage non supervisé.
- Apprentissage par renforcement - Le modèle d'apprentissage par renforcement nécessite une rétroaction ou un renforcement constant à mesure que de nouvelles informations arrivent pour donner des résultats précis. Il utilise également une "fonction de récompense" qui permet l'auto-apprentissage en récompensant les résultats souhaités et en pénalisant les mauvais.
Apprentissage en profondeur en bref
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.
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN) – La convolution consiste à attribuer des pondérations aux différents objets d'une image. Le modèle CNN les reconnaît à partir de ces pondérations. Les résultats sont basés sur la proximité de ces pondérations avec la pondération de l'objet introduit comme train.
- Réseau neuronal récurrent (RNN) – Contrairement à CNN, le modèle RNN revisite les résultats et les points de données précédents pour prendre des décisions et des prédictions plus précises. C'est une véritable réplique de la fonctionnalité cognitive humaine.
- Réseaux antagonistes génératifs (GAN) - Les deux classificateurs du GAN, le générateur et le discriminateur, accèdent aux mêmes données. Le générateur produit de fausses données en incorporant la rétroaction du discriminateur. Le discriminateur essaie de classer si une donnée donnée est vraie ou fausse.
Différences saillantes
Vous trouverez ci-dessous quelques différences notables.
| Différences | Machine Learning | L'apprentissage en profondeur |
| Surveillance humaine | L'apprentissage automatique nécessite plus de supervision. | Les modèles d'apprentissage en profondeur ne nécessitent presque aucune supervision humaine après le développement. |
| Ressources matérielles | Vous créez et exécutez des programmes d'apprentissage automatique sur un processeur puissant. | Les modèles d'apprentissage en profondeur nécessitent un matériel plus puissant, comme des GPU dédiés. |
| Temps et effort | Le temps nécessaire pour mettre en place un modèle de Machine Learning est inférieur à celui du Deep Learning, mais ses fonctionnalités sont limitées. | Il faut plus de temps pour développer et former des données avec un apprentissage en profondeur. Une fois créé, il continue d'améliorer sa précision avec le temps. |
| Données (structurées/non structurées) | Les modèles d'apprentissage automatique ont besoin de données structurées pour donner des résultats (sauf l'apprentissage non supervisé) et nécessitent une intervention humaine continue pour s'améliorer. | Les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent traiter des ensembles de données non structurés et complexes sans compromettre la précision. |
| Cas d'utilisation | Sites Web de commerce électronique et services de diffusion en continu qui utilisent des moteurs de recommandation. | Applications haut de gamme comme le pilote automatique dans les avions, les véhicules autonomes, les rovers sur la surface martienne, la reconnaissance faciale, etc. |
Machine Learning vs Deep Learning – Lequel est le meilleur ?
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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