Cette approche a permis des avancées significatives dans la résolution de problèmes jusqu'alors insolubles pour la communauté de l'intelligence artificielle pendant de nombreuses années. Le Deep Learning excelle particulièrement dans la De nos jours, l'analyse de données joue un rôle crucial dans les décisions stratégiques des entreprises. Pour ce faire, ces données doivent être prétraitées et analysées à l'aide de techniques d'Intelligence Artificielle telles que le Machine Learning, notamment le Deep Learning. L'IA est devenue une réalité omniprésente avec des applications variées, dont le nombre ne cesse de croître.
Afin de clarifier ces concepts clés, nous proposons de mieux définir l'Intelligence Artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning, souvent confondus à tort malgré leurs liens étroits. En résumé, le Deep Learning est une sous-catégorie du Machine Learning, lui-même faisant partie de l'Intelligence Artificielle. Ce dossier vous invite à explorer les définitions de chacun de ces domaines et leurs différences distinctives.
Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?
L'Intelligence Artificielle vise à donner aux machines la capacité de penser et d'agir comme les êtres humains. Son objectif est de doter les ordinateurs d'une intelligence comparable à celle des humains.
Cependant, aucun processeur informatique actuel ne peut rivaliser avec la puissance du cerveau humain. Bien que les machines excellent dans l'application de règles et l'exécution de tâches, des actions simples pour un humain peuvent être extrêmement complexes pour un ordinateur.
Par exemple, transporter un plateau de boissons dans un bar et servir chaque verre au bon client est une tâche effectuée par un serveur, une action que tout humain peut accomplir, bien que certains soient plus habiles que d'autres.
Cela dit, il s'agit d'un processus complexe de prise de décision basé sur un flux massif de données échangées entre les neurones dans le cerveau humain.
Les ordinateurs ne sont pas encore capables d'effectuer ce travail aussi efficacement qu'un humain. Cependant, le Machine Learning et le Deep Learning représentent un grand pas en avant dans cette direction, en permettant aux machines d'analyser de vastes quantités de données et de prendre des décisions basées sur celles-ci, sans intervention humaine…
Arthur Samuel, pionnier du domaine, a défini le Machine Learning en 1959 comme la capacité des ordinateurs à apprendre sans être explicitement programmés pour cela.
Cette approche repose sur des analyses statistiques permettant aux ordinateurs d'améliorer leurs performances à partir de données et de résoudre des tâches pour lesquelles ils n'ont pas été spécifiquement programmés. Les apprentissages peuvent être catégorisés en différents types selon la présence ou non de cibles : supervisé, semi-supervisé, non-supervisé ou par renforcement.
Le domaine du Machine Learning est très dynamique, avec de nouveaux algorithmes et applications émergents chaque jour. Il existe donc une demande croissante pour des algorithmes automatiques capables d'analyser et de donner du sens à ces données, permettant ainsi de faire des prédictions et d'améliorer la compréhension des processus qui génèrent ces données.
Le Deep Learning, une branche du Machine Learning, est une méthode d'apprentissage automatique qui s'inspire du fonctionnement du système nerveux des êtres vivants.
Les algorithmes de Deep Learning traitent les informations reçues de manière analogue à nos réseaux de neurones, qui réagissent aux signaux nerveux qui leur sont transmis. Selon le type et la fréquence des signaux reçus, certains réseaux de neurones se renforcent quantitativement et qualitativement, tandis que d'autres régressent.
détection de structures complexes au sein de vastes ensembles de données de haute dimension, ce qui en fait une technologie applicable à de nombreux domaines scientifiques, commerciaux et gouvernementaux.
Cependant, cette méthode nécessite souvent un volume substantiel de données ainsi qu'une puissance de traitement significative pour construire et exploiter efficacement un réseau de neurones.
Le Machine Learning et le Deep Learning sont deux branches de l'intelligence artificielle. Le Machine Learning représente une IA capable de s'adapter automatiquement avec une intervention humaine minimale, tandis que le Deep Learning constitue un sous-ensemble du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones pour simuler le processus d'apprentissage du cerveau humain.
Ces deux concepts se distinguent principalement par plusieurs aspects. Le Deep Learning nécessite des volumes de données d'entraînement beaucoup plus importants, mais il apprend de manière autonome à partir de son environnement et de ses erreurs. En revanche, le Machine Learning peut être entraîné avec des jeux de données moins vastes, mais il requiert davantage d'intervention humaine pour l'apprentissage et la correction des erreurs.
Par exemple, dans le domaine de la reconnaissance faciale, un système de Deep Learning commence par apprendre à détecter et reconnaître les contours et les lignes du visage, puis il identifie les caractéristiques essentielles des visages, et enfin il généralise la reconnaissance des visages. Ce processus demande une quantité considérable de données, mais il améliore la précision au fil de l'entraînement.
L'approche entre les deux méthodes est radicalement différente : le Machine Learning tend à diviser les données en parties distinctes pour produire une solution, tandis que le Deep Learning aborde le problème dans sa globalité, en cherchant à établir des corrélations complexes et non linéaires entre les données.
Le Machine Learning nécessite généralement moins de temps d'entraînement, mais il offre une précision plus limitée. En revanche, le Deep Learning permet à la machine de découvrir des relations subtiles et des modèles complexes entre les données, ce qui nécessite des périodes d'entraînement beaucoup plus longues en raison du volume important de données à traiter et des calculs mathématiques complexes impliqués.
En termes d'infrastructure, le Machine Learning peut être exécuté sur des CPU (unités centrales de traitement), alors que le Deep Learning requiert des GPU (unités de traitement graphique) pour gérer efficacement les calculs massifs nécessaires.
En raison de leurs différences fondamentales, le Machine Learning est souvent utilisé pour des applications telles que la prédiction financière, la détection de spam dans les emails, ou encore la personnalisation des traitements médicaux. Le Deep Learning, quant à lui, est privilégié dans les systèmes de recommandation de contenu sur les plateformes de streaming, la reconnaissance faciale avancée, ainsi que pour les applications de véhicules autonomes, où il est utilisé pour la détection d'obstacles, la reconnaissance de signaux routiers, et la prise de décision en temps réel.
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