Apprentissage automatique vs apprentissage en profondeur : explication complète et différences

Regardons aux dissemblances entre les deux.

Définition et Signification 

Le Machine Learning est un type d’IA qui permet au système d’apprendre de ses expériences afin d’améliorer ses opérations sans intervention humaine. Ce concept d’IA est utilisé dans divers secteurs, notamment la santé, l’art, la finance et la science.

D’autre part, le deep learning est une version améliorée du machine learning. Il utilise des réseaux neuronaux, qui sont conçus pour imiter la structure et la fonction du cerveau humain. De plus, les systèmes d’apprentissage en profondeur n’ont pas besoin d’intervention humaine pour fonctionner. Ils peuvent augmenter leur compétence et leur précision indépendamment en utilisant les données fournies par l’utilisateur.

Intervention humaine 

Dans son application aux problèmes de l’entreprise, l’apprentissage automatique est également appelé analyse prédictive.

©Alexander Supertramp/Shutterstock.com

Les systèmes d’apprentissage automatique ont besoin d’un programmeur pour identifier et gérer coder les fonctionnalités appliquées en fonction du type de données (orientation, forme, valeur de pixel). D’autre part, les systèmes d’apprentissage en profondeur peuvent apprendre ces fonctionnalités sans intervention humaine. Ils fonctionnent de la même manière que le cerveau humain et vous n’avez pas besoin de recoder le programme une fois qu’il a été créé.

Le meilleur exemple de système d’apprentissage en profondeur est le système de reconnaissance faciale. Ce système découvrira des moyens de détecter et d’évaluer indépendamment les contours du visage, les lignes et les représentations globales du visage. Les données impliquées dans la réalisation de ce travail sont massives, de sorte que le programme s’entraînera continuellement au fil du temps. Cette formation renforcera encore sa précision dans l’identification des visages.

Matériel

Les systèmes d’apprentissage en profondeur traitent d’énormes quantités de données et résolvent en continu des calculs mathématiques complexes à l’aide de leurs algorithmes. Par conséquent, ils ont besoin d’un matériel puissant pour accomplir cette tâche efficacement et dans les délais.

Les unités de traitement graphique (GPU) haut de gamme sont les mieux adaptées à l’apprentissage en profondeur. En revanche, les programmes d’apprentissage automatique n’ont pas besoin d’une puissance de calcul supérieure pour fonctionner. Ils fonctionnent de manière transparente sur la plupart des matériels bas de gamme.

Temps

Les systèmes d’apprentissage en profondeur nécessitent plus de temps pour s’entraîner. Cela est dû aux données massives que le système doit traiter et aux nombreuses formules et paramètres mathématiques complexes qu’il doit résoudre.

Comparé au machine learning, son temps d’apprentissage est très long. Cela peut prendre de quelques heures à plusieurs années. L’apprentissage automatique, en revanche, ne nécessitera que quelques secondes à quelques heures.

Approche

Le mot”profond”dans l’apprentissage en profondeur fait référence à l’utilisation de plusieurs couches dans le réseau.

©Laurent T/Shutterstock.com

Les algorithmes d’apprentissage automatique analysent les données en segments et les combinent pour produire le résultat souhaité. D’autre part, le programme d’apprentissage en profondeur évaluera l’ensemble du problème d’un seul coup.

Supposons que vous ayez besoin d’identifier un objet spécifique dans une image avec l’apprentissage automatique ; vous devez décomposer le processus en plusieurs étapes. Cependant, avec l’apprentissage en profondeur, vous ne placerez que l’objet dans le système. Sans aucune assistance, le programme produira immédiatement l’objet identifié et son emplacement dans l’image.

Applications

Sur la base des différences mentionnées ci-dessus, vous devez avoir réalisé que l’apprentissage en profondeur et les systèmes d’apprentissage automatique ont des applications différentes. Certaines applications d’apprentissage automatique notables incluent les identifiants de courrier indésirable, les programmes prédictifs tels que les cours boursiers et les prévisions météorologiques, et les programmes de création de plans de traitement fondés sur des preuves dans les centres de santé.

Les applications d’apprentissage en profondeur incluent les services de diffusion de musique, la reconnaissance faciale, Netflix et les voitures autonomes très médiatisées. Dans les véhicules autonomes, les multiples couches de réseaux neutres leur permettent de détecter les feux de circulation et les obstacles et de déterminer quand ralentir ou accélérer.

Défis de la mise en œuvre des systèmes d’apprentissage automatique et en profondeur

La mise en œuvre de systèmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur comporte son lot de défis. Voici quelques-uns des obstacles auxquels vous êtes susceptible de faire face :

Données de mauvaise qualité ou insuffisantes : ces deux concepts d’IA nécessitent une formation avec des données pertinentes sur les sujets qu’ils abordent pour fonctionner efficacement. La plupart des utilisateurs ont du mal à alimenter leurs algorithmes d’IA avec des volumes de données de qualité et suffisants. Malheureusement, le problème surgit lorsqu’ils n’ont pas accès aux données requises ou si elles sont inexistantes. Ce déséquilibre entraînera des résultats discriminatoires ou divergents lors de l’utilisation de systèmes d’apprentissage automatique ou d’apprentissage en profondeur. Infrastructure obsolète : ces concepts d’IA doivent traiter d’énormes quantités d’informations en quelques secondes pour produire les résultats indispensables. De plus, ils ont besoin d’une infrastructure adaptée avec des dispositifs d’exploitation haut de gamme pour fonctionner efficacement. Les utilisateurs disposant de machines obsolètes ne peuvent pas pleinement profiter de ces systèmes. Pour que vous puissiez utiliser des systèmes d’apprentissage automatique ou d’apprentissage en profondeur, vous devez investir dans des outils, des applications et une infrastructure à la pointe de la technologie. Intégration dans les systèmes : l’intégration de l’IA dans votre programme de formation nécessite plus que des téléchargements de plugins dans votre LMS. Vous devez d’abord déterminer si vous disposez de l’infrastructure, du stockage et des processeurs nécessaires pour exécuter ce système de manière transparente. De plus, vos employés auront besoin d’une formation adéquate pour utiliser les systèmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur. Ils auront besoin de l’expertise pour résoudre des problèmes de dépannage simples et pour détecter tout problème sous-performant par l’algorithme d’IA. La mise en place des bases nécessaires à l’intégration de cette technologie est un défi de taille pour la plupart des entreprises. Talents IA inadéquats : Trouver et embaucher des personnes compétentes possédant des connaissances et des compétences approfondies dans ces concepts d’IA est un défi. Le manque d’experts en IA dans les entreprises est un grand défi et les empêche de mettre en œuvre l’apprentissage en profondeur ou l’apprentissage automatique dans leurs organisations. Surestimer votre système : les avancées technologiques en matière d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur ont fait croire à certaines personnes que ces systèmes ne se trompent jamais. C’est une surestimation de ces systèmes car ils dépendent fortement des données téléchargées par l’utilisateur. Ainsi, la qualité des données déterminera la précision et la fiabilité du système. De nombreux utilisateurs ont eu des expériences négatives avec les systèmes d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage automatique en raison de ce problème. Exigences en matière de coûts : la mise en œuvre de systèmes d’apprentissage en profondeur et d’apprentissage automatique entraînera des coûts supplémentaires. Le développement, la mise en œuvre et l’intégration de ces systèmes nécessiteront une collaboration avec des spécialistes de l’IA pour réussir. En plus de payer ces experts, vous devez financer la formation en IA pour vos travailleurs. D’autres coûts inévitables incluent la mise à niveau de votre équipement et de votre infrastructure informatique. Franchement, tout ce processus est très capitalistique.

Apprentissage automatique contre apprentissage en profondeur : 7 faits à connaître

L’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique ont permis aux robots d’effectuer des tâches de journalisme qui peuvent, malheureusement, entraîner le remplacement du personnel qui travaille dans ces domaines connexes à l’avenir.L’apprentissage en profondeur a aidé à personnaliser l’expérience utilisateur dans l’industrie des applications mobiles.Grâce aux algorithmes d’apprentissage en profondeur, nous sommes désormais en mesure de créer des outils capables d’effectuer des tâches telles que la traduction linguistique et la reconnaissance vocale. apprendre à lire les caractères et le langage corporel pour détecter les émotions. L’intelligence artificielle combinée à l’apprentissage en profondeur peut traiter des millions de rapports d’information et utiliser les données obtenues pour calculer le meilleur résultat possible. Le deep learning peut désormais utiliser la vision par ordinateur pour reconnaître et classer des objets dans des images et des vidéos. Grâce au deep learning, il est désormais possible de concevoir des robots de compagnie qui ressembleront à de vrais animaux mais auront l’avantage de nécessiter moins d’attention.

Apprentissage automatique contre apprentissage en profondeur : lequel est le meilleur ?

Alors que le débat sur l’apprentissage en profondeur et l’apprentissage automatique se poursuit, il est clair que l’apprentissage en profondeur est en train de devenir l’option la plus populaire. La plupart des gens le préfèrent à l’apprentissage automatique pour les raisons suivantes :

Insights cachés à partir des données : les systèmes d’apprentissage en profondeur formés à l’aide de données de qualité et de mégadonnées peuvent révéler des relations, des modèles et des propriétés cachés dans les données que les humains ne peut pas détecter. Ce modèle convient à la collecte d’informations marketing, de recherche et commerciales. Il peut également fonctionner avec d’autres sources d’informations telles que des textes, des images et des vidéos.Facteur humain minimisé : les algorithmes d’apprentissage en profondeur effectuent des processus d’extraction de caractéristiques de manière indépendante. Ils ne dépendent pas de l’intervention humaine, mais ils accomplissent cette tâche avec précision. Ils peuvent également terminer ce processus plus rapidement et minimiser le risque d’erreur humaine. Efficacité inégalée : avec une capacité de calcul suffisante, les algorithmes d’apprentissage en profondeur peuvent gérer des milliers de tâches en quelques minutes. Il augmente également ses performances et son efficacité en s’entraînant en permanence dans le temps.

Apprentissage automatique et apprentissage en profondeur : explication complète et FAQ sur les différences (questions fréquemment posées) 

Les analystes de données utilisent-ils l’apprentissage automatique ?

Oui, les analystes de données utilisent souvent l’apprentissage automatique comme outil pour analyser et tirer des enseignements des données. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui utilise des algorithmes et des modèles statistiques pour permettre aux systèmes d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de l’expérience sans être explicitement programmés.

Les analystes de données peuvent utiliser des techniques d’apprentissage automatique pour créer des modèles prédictifs, regrouper des données , et classer les données en fonction de divers facteurs. En utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique, les analystes de données peuvent identifier des modèles et des relations dans les données qui peuvent ne pas être immédiatement apparentes grâce aux méthodes d’analyse statistique traditionnelles.

L’apprentissage automatique peut être particulièrement utile pour gérer des ensembles de données volumineux et complexes qui nécessitent des algorithmes pour extraire des informations.

À quelle vitesse puis-je apprendre l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est un domaine en pleine croissance et en évolution. Donc, l’étudier est un processus continu. Selon le temps que vous consacrez à l’apprentissage et votre expérience, cela peut prendre quelques semaines, mois ou un an pour créer une base solide en apprentissage automatique. De plus, votre compréhension de ce concept d’IA déterminera la vitesse à laquelle vous apprenez.

À quel point l’étude de l’apprentissage en profondeur est-elle difficile ?

Les concepts techniques et les compétences impliquées dans l’apprentissage en profondeur est toujours difficile au début pour les débutants. Cependant, l’apprentissage est plus facile une fois que vous commencez à le décomposer en utilisant des modèles d’apprentissage, comme indiqué dans cet article.

Si vous consacrez du temps à étudier quotidiennement, vous trouverez assez facile de saisir le concept d’apprentissage en profondeur. De plus, vous n’avez pas besoin de maîtriser tous les concepts complexes d’apprentissage en profondeur pour mettre en pratique vos compétences dans le monde réel. Vous pouvez apprendre en continu pendant que vous êtes au travail.

Le codage est-il nécessaire dans l’apprentissage en profondeur ?

L’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur sont des plates-formes de service qui permettent aux utilisateurs pour développer des modèles et également former, déployer et exécuter des programmes sans codage. Ainsi, vous n’avez pas besoin d’être un maître programmeur pour explorer ces concepts d’IA. Cependant, c’est un avantage supplémentaire de développer des compétences de base en programmation.

Y a-t-il un avenir pour l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique est un domaine en pleine croissance domaine d’étude et de recherche, ce qui signifie que la demande de professionnels de l’apprentissage automatique augmente également. Et cette demande ne fera qu’augmenter à l’avenir, à mesure que de plus en plus de personnes s’intéresseront à en savoir plus sur les algorithmes informatiques et leur fonctionnement.