Aujourd’hui, l’analyse de données représente un facteur clé dans la prise de décision des entreprises. Ces données nécessitent d’être pré-traitées et analysées en utilisant l’Intelligence artificielle grâce à des méthodes de Machine Learning comme le Deep Learning. L’IA est ainsi devenue une réalité aux multiples applications quotidiennes dont le nombre ne fera qu’augmenter dans les années à venir. Pour vous permettre de mieux appréhender ces concepts clés , nous avons pensé qu’il serait judicieux de mieux les définir.
Depuis plusieurs années, l’Intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning sont utilisés pour une immense variété d’applications. À tel point que ces termes sont souvent confondus à tort.
Bien qu’ils soient liés entre eux, chacun de ses concepts à sa propre signification. Pour faire simple, le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning étant lui-même une sous-catégorie de l’Intelligence artificielle. A travers ce dossier, découvrez la définition de chacun de ces termes et les différences entre eux !
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L’Intelligence artificielle est une science visant à permettre aux machines de penser et d’agir comme des humains. Elle vise à doter un ordinateur d’une intelligence comparable à celle de l’humain.
Toutefois, il n’existe actuellement aucun processeur informatique capable de rivaliser avec le cerveau humain. Même si les machines excellent pour appliquer des règles et exécuter des tâches, une action simple pour un humain peut être extrêmement complexe pour un ordinateur.
Par exemple, porter un plateau de boissons dans un bar et servir chaque verre au bon client est le travail d’un serveur que n’importe quel humain peut accomplir, même si certains auront plus d’habileté.
Pourtant, il s’agit d’un exercice complexe de prise de décision basé sur un vaste volume de données transmises entre les neurones et le cerveau humain.
Les ordinateurs ne sont pas encore capables d’effectuer ce travail si efficacement qu’un humain. Toutefois, le Machine Learning et le Deep Learning constituent un grand pas dans cette direction en leur permettant d’analyser de larges volumes de données et de prendre des décisions basées dessus sans intervention humaine…
Qu'est ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning a été défini par son pionnier Arthur Samuel en 1959 comme le « champ d’étude qui donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre sans être explicitement programmés à apprendre ».
En effet, c’est une approche fondée sur des analyses statistiques permettant aux ordinateurs d’améliorer leurs performances à partir de données, et à résoudre des tâches sans être explicitement programmées pour celles-ci. En fonction de la présence ou non des cibles, les apprentissages peuvent être classifiés en plusieurs types : supervisé, semi-supervisé, non-supervisé ou par renforcement.
Le Machine Learning est un domaine de recherche très actif dont de nouveaux algorithmes et domaines d’application sont découverts chaque jour. Il existe donc un besoin croissant d’algorithmes automatiques pour analyser et donner un sens à ces données, pour pouvoir faire des prédictions, ou encore pour avoir une meilleure compréhension du processus qui génère ces données.
Qu'est ce le Deep Learning ?
Le Deep Learning, sous-catégorie du Machine Learning, est une méthode d’apprentissage automatique qui s’inspire du fonctionnement du système nerveux des êtres vivants.
Les algorithmes du Deep Learning traitent l’information reçue de façon similaire à ce que feraient nos réseaux de neurones en réponse aux signaux nerveux qui leur sont destinés. En fonction du type et de la fréquence des messages reçus, certains réseaux de neurones vont se développer quantitativement et qualitativement alors que d’autres vont régresser.
Le Deep Learning fait de grands progrès dans la résolution de problèmes qui ont résisté aux meilleures tentatives de la communauté de l’intelligence artificielle depuis de nombreuses années. Il s’est avéré très bon pour découvrir des structures complexes dans des données de haute dimension et est donc applicable à de nombreux domaines de la science, des affaires et du gouvernement.
Cependant, il nécessite la plupart du temps un grand volume de données et donc une large puissance de traitement pour constituer et exploiter un réseau de neurones.
Deep Learning vs Machine Learning : quelles sont les différences ?
Le Machine Learning et le Deep Learning sont deux types d’intelligence artificielle. Le Machine Learning est une IA capable de s’adapter automatiquement avec une interférence humaine minimale, et le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning utilisant les réseaux de neurones pour mimer le processus d’apprentissage du cerveau humain.
Plusieurs différences majeures séparent ces deux concepts. Le Deep Learning requiert de plus larges volumes de données d’entraînement, mais apprend de son propre environnement et de ses erreurs.
Au contraire, le Machine Learning permet l’entraînement sur des jeux de données moins vastes, mais requiert davantage d’intervention humaine pour apprendre et corriger ses erreurs.
Dans le cas du Machine Learning, un humain doit intervenir pour labelliser les données et indiquer leurs caractéristiques. Un système Deep Learning tente au contraire d’apprendre ces caractéristiques sans intervention humaine.
Par exemple, pour la reconnaissance faciale, le programme de Deep Learning apprend d’abord à détecter et reconnaître les bordures et les lignes du visage. Il apprend ensuite les parties les plus importantes des visages, et finalement la représentation générale des visages. Ceci requiert d’immenses volumes de données, mais la probabilité de réussite augmente au fil de l’entraînement.
L’approche est radicalement différente. Les algorithmes de Machine Learning tendent à séparer les données en plusieurs parties, qui sont ensuite combinées pour proposer un résultat ou une solution. De leur côté, les systèmes Deep Learning considèrent un problème dans son entièreté.
Le Machine Learning nécessite un temps d’entraînement plus court, mais son niveau de précision est plus faible. Le Deep Learning permet à la machine de réaliser des corrélations complexes et non linéaires entre les données.
L’entraînement Deep Learning est beaucoup plus long à cause de l’importante quantité de données à traiter, et des nombreux paramètres et formules mathématiques impliqués. Un système Machine Learning peut être entraîné en quelques secondes ou quelques heures, tandis que le Deep Learning peut nécessiter des semaines.
Enfin, le Machine Learning permet l’entraînement sur un CPU (unité de traitement centrale) tandis que le Deep Learning requiert un GPU (unité de traitement graphique). Ce puissant hardware est indispensable pour traiter les larges volumes de données et effectuer les calculs complexes des algorithmes.
Compte tenu de leurs différences, le Machine Learning et le Deep Learning sont utilisés pour différentes applications. Le Machine Learning est exploité par les programmes prédictifs de la finance ou de la météo, les identificateurs de spam dans les emails, ou encore les programmes visant à concevoir des traitements personnalisés pour les malades.
Le Deep Learning est utilisé pour les recommandations des services de streaming, la reconnaissance faciale, mais également pour les véhicules autonomes. Grâce aux réseaux de neurones, les voitures sont capables de déterminer les objets à éviter, de reconnaître les feux tricolores et les panneaux, et de savoir quand accélérer ou ralentir.
Machine Learning et Deep Learning : Récapitulatif en six points clés
Pour naviguer sereinement entre Machine Learning et Deep Learning, découvrez ce tableau récap conçu spécialement par DataScientest pour vous :
| MACHINE LEARNING | DEEP LEARNING | |
|---|---|---|
|
Domaines d'application principaux |
Classification et régression sur données tabulaires |
Classification et régression sur données tabulaires, traitement de langage naturel, et computer vision |
|
Volume de données d'entraînement observé dans la pratique |
Des milliers d'observations |
Big Data : des millions d'observations |
|
Type de modélisation |
Modèle statique. Résolution d'un programme d'optimisation . Plus d'observations que de paramètres |
Optimisation numérique. Architecture du réseau de neurones et la fonction d'apprentissage / de perte. Plus de paramètres que d'observations |
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