Deep Learning vs Machine Learning : voici la différence

by Tobias

Le deep learning et le machine learning sont tous deux des méthodes d’apprentissage des systèmes artificiels. Découvrez ici ce qu’il en est de ces méthodes d’apprentissage et quelles sont les différences réelles.

Deep Learning vs. Machine Learning

Avant de vous présenter les différences concrètes entre le deep learning et le machine learning, voici une définition des deux méthodes.

  • L’apprentissage automatique ou machine learning se base sur des méthodes mathématiques qui doivent reconnaître un modèle qui est ensuite généralisé. Dans ce cas, un système artificiel acquiert des connaissances à partir de l’expérience.
  • La reconnaissance des formes dans l’apprentissage automatique fonctionne par exemple par la création de hiérarchies dans les arbres de décision, qui comparent une variable à une valeur définie et la classent ensuite par exemple en vrai ou faux. Il est également possible de créer des similitudes vectorielles, dans lesquelles le voisin le plus proche d’une valeur K compte, qu’un système doit trouver.
  • La plupart des méthodes d’apprentissage automatique sont supervisées, c’est-à-dire que l’homme donne au système des instructions et des classes claires et que celui-ci doit produire les valeurs correspondantes. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont utilisés de diverses manières dans la vie quotidienne, par exemple lorsqu’une montre intelligente analyse votre profil de mouvement.
  • L’utilisation de l’apprentissage automatique se complique lorsque trop peu de données ont été saisies ou lorsque les données sont trop multidimensionnelles. Étant donné que les données déterminées au préalable sont très importantes pour un système d’apprentissage automatique, celui-ci ne fonctionne que si une quantité de données appropriée est disponible.
  • L’apprentissage automatique fait également appel en partie au deep learning. Il s’agit toutefois d’utiliser des réseaux neuronaux artificiels qui s’inspirent de réseaux biologiques comme le cerveau humain.
  • Le deep learning tire son nom du fait qu’il travaille avec des dimensions profondes qui poseraient des problèmes au machine learning. Ici, le système apprend de manière autonome et ne reçoit pas de données au préalable.
  • L’apprentissage profond, tel qu’il est utilisé par exemple dans les intelligences artificielles, a également besoin d’erreurs, car un système apprend ainsi quelles informations étaient correctes et doivent être renforcées dans le réseau neuronal.
  • C’est justement pour le Deep Learning que l’on a toujours besoin de l’aide de personnes qui fournissent par exemple des informations à une IA. En 2015, le programme « AlphaGo » de Google a par exemple réussi à battre un humain au jeu de société « Go ».

Quelles sont les différences entre le deep learning et le machine learning

L’apprentissage profond a certes des points communs avec l’apprentissage automatique, mais les deux méthodes d’apprentissage se distinguent considérablement sur certains points.

  • L’apprentissage profond fait appel à des méthodes issues de l’apprentissage automatique, mais pas l’inverse.
  • Alors que pour le Machine Learning, plusieurs dimensions sont trop complexes pour un système, le Deep Learning se base justement sur cette profondeur.
  • L’apprentissage automatique étant souvent supervisé, les décisions prises par de tels systèmes d’apprentissage sont plus transparentes que celles de l’apprentissage profond. Ici, c’est un réseau neuronal artificiel qui travaille et qui, à l’instar d’un réseau biologique, prend également des décisions non compréhensibles.
  • De plus, l’apprentissage profond est certes très important pour la recherche en IA, mais il n’est pas encore aussi élaboré que l’apprentissage automatique.

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