Machine learning _Deep learning

Quelle différence entre Machine Learning et Deep Learning ?

2 min

Aujourd’hui, l’analyse de données représente un facteur clé dans la prise de décisions des entreprises. Ces données nécessitent d’être pré traitées et analysées en utilisant l’intelligence artificielle grâce 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.

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.

Machine learning
Source: Datascientest.com

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.

DL VS ML
Source: Datascientest.com

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
Machine Learning
Datascientest.comMAchine learningDeep learniNg
Domaines d’applications principauxClassification et Régression : données tabulairesClassification et Régression : données tabulaires, traitement de langage naturel (NLP) et Computer Vision
Volume de données d’entraînement observé dans la pratiqueDes milliers d’observationsBig Data : des millions d’observations
Type de modélisation Modèle statistique avec résolution d’un programme d’optimisation : plus d’observations que de paramètresOptimisation numérique: selon l’architecture du réseau de neurone et la fonction d’apprentissage (ou de perte) : plus de paramètres que d’observations
Entraînement“One-shot” “Continu” par itérations (Batchs & Epochs)
Matériel recommandé CPUGPU
Bibliothèque Python Scikit-learn , Scipy , Panda Keras , Tensorlow , Pytorch

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