Apprentissage automatique vs. Apprentissage profond – Différences clés

Les termes tels que l’Intelligence Artificielle (IA), l’Apprentissage Automatique (AA) et l’Apprentissage Profond sont à la mode ces jours-ci. Cependant, les gens utilisent souvent ces termes de manière interchangeable. Bien que ces termes soient étroitement liés, ils ont également des caractéristiques distinctives et des cas d’utilisation spécifiques.

L’IA traite des machines automatisées qui résolvent des problèmes et prennent des décisions en imitant les capacités cognitives humaines. L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont des sous-domaines de l’IA. L’apprentissage automatique est un type d’IA qui peut faire des prévisions avec une intervention humaine minimale. L’apprentissage profond, quant à lui, est un 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 allons continuer à expliquer les différences entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Cela vous aidera également à choisir la méthodologie appropriée en fonction de son application et de son domaine de focalisation. Discutons-en en détail.

L’Apprentissage Automatique en un Mot

L’apprentissage automatique permet aux experts de « former » une machine en lui faisant analyser de vastes ensembles de données. Plus la machine analyse de données, plus elle peut produire des résultats précis en prenant des décisions et en faisant des prévisions pour des événements ou des scénarios inédits.

Les modèles d’apprentissage automatique nécessitent des données structurées pour faire des prévisions et des décisions précises. Si les données ne sont pas étiquetées et organisées, les modèles d’apprentissage automatique ne peuvent pas les comprendre avec précision, et cela devient un domaine de l’apprentissage profond.

La disponibilité de volumes de données gigantesques dans les organisations a rendu l’apprentissage automatique un élément essentiel de la prise de décision. Les moteurs de recommandation sont l’exemple parfait de modèles d’apprentissage automatique. Les services de streaming comme Netflix (NFLX ) apprennent vos préférences de contenu et suggèrent du 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, regardons d’abord les types de modèles d’apprentissage automatique.

Il existe quatre types de méthodologies dans l’apprentissage automatique.

• Apprentissage supervisé – Il nécessite des données étiquetées pour produire des résultats précis. Il nécessite souvent d’apprendre plus de données et des ajustements périodiques pour améliorer les résultats.
• Apprentissage semi-supervisé – C’est un niveau intermédiaire entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé qui présente les fonctionnalités des deux domaines. Il peut produire des résultats sur des données partiellement étiquetées et n’a pas besoin d’ajustements périodiques pour produire des résultats précis.
• Apprentissage non supervisé – Il découvre des modèles et des connaissances dans les ensembles de données sans intervention humaine et produit des résultats précis. Le regroupement 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 produire des résultats précis. Il utilise également une « fonction de récompense » qui permet l’apprentissage automatique en récompensant les résultats souhaités et en pénalisant les mauvais.

L’Apprentissage Profond en un Mot

Les modèles d’apprentissage automatique nécessitent une intervention humaine pour améliorer la précision. En revanche, les modèles d’apprentissage profond s’améliorent après chaque résultat sans surveillance humaine. Cependant, ils nécessitent souvent des volumes de données plus détaillés et plus longs.

La méthodologie d’apprentissage profond 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 à s’améliorer sans intervention humaine, comme l’esprit cognitif qui continue à s’améliorer et à évoluer avec la pratique, les révisions et le temps.

Les modèles d’apprentissage profond sont principalement utilisés pour la classification et l’extraction de fonctionnalités. Par exemple, les modèles profonds se nourrissent d’un ensemble de données dans la reconnaissance faciale. Le modèle crée des matrices multidimensionnelles pour mémoriser chaque fonctionnalité faciale en tant que pixels. Lorsque vous lui demandez de reconnaître une image d’une personne qu’il n’a pas été exposé, il la reconnaît facilement en faisant correspondre les fonctionnalités faciales limitées.

• Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN) – La convolution est le processus d’attribution de poids à différents objets d’une image. En fonction de ces poids attribués, le modèle CNN reconnaît l’image. Les résultats sont basés sur la proximité de ces poids par rapport au poids de l’objet alimenté en tant qu’ensemble d’entraînement.
• Réseau de Neurones Récurrent (RNN) – Contrairement au CNN, le modèle RNN révise les résultats et les points de données précédents pour prendre des décisions et des prévisions plus précises. C’est une réplique réelle de la fonctionnalité cognitive humaine.
• Réseaux Adverses Génératifs (GAN) – Les deux classificateurs du GAN, le générateur et le discriminateur, accèdent aux mêmes données. Le générateur produit des données fictives en incorporant les commentaires du discriminateur. Le discriminateur tente de classer si les données données sont réelles ou fictives.

Différences Saillantes

Voici quelques-unes des différences notables.

Apprentissage Automatique vs. Apprentissage Profond – Lequel est le Meilleur ?

Le choix entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond est vraiment basé sur leurs cas d’utilisation. Les deux sont utilisés pour créer des machines avec une intelligence proche de celle de l’homme. La précision des deux modèles dépend de l’utilisation des indicateurs de performance et des attributs de données pertinents.

L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond deviendront des composants d’entreprise routiniers dans tous les secteurs. Sans aucun doute, l’IA automatisera complètement les activités des entreprises comme l’aviation, la guerre et les voitures dans un avenir proche.

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