Zoom sur la difference entre deep learning et machine learning

Deep learning est un type de machine learning, qui est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. Machine Learning permet aux ordinateurs de penser et d’agir avec moins d’intervention humaine. Deep Learning permet aux ordinateurs d’apprendre à penser en utilisant des structures modelées sur le cerveau humain.

Les caractéristiques spécifiques de Machine Learning

Machine Learning désigne l’étude des systèmes informatiques qui apprennent et s’adaptent automatiquement à partir de l’expérience, sans être explicitement programmés.

Un exemple simple d’algorithme de machine learning est celui d’un service d’écoute de musique en continu à la demande. Pour que le service puisse décider des nouvelles chansons ou des nouveaux artistes à recommander à un auditeur, les algorithmes de machine learning associent les préférences de l’auditeur à celles d’autres auditeurs ayant des goûts musicaux similaires. Cette technique, souvent appelée simplement intelligence artificielle, est utilisée dans de nombreux services qui proposent des recommandations automatisées.

Machine Learning implique un grand nombre de mathématiques et de codages complexes qui, en fin de compte, remplissent la même fonction mécanique qu’une lampe de poche, qu’une voiture ou qu’un écran d’ordinateur.
Il alimente toutes sortes de tâches automatisées dans de nombreux secteurs. Cela va des entreprises de sécurité des données qui traquent les logiciels malveillants aux professionnels de la finance qui souhaitent être alertés en cas d’opérations favorables. Mais, quelles sont les particularités de deep learning, kezaco ?

Les particularités de Deep Learning

Les algorithmes de Deep Learning peuvent améliorer leurs résultats par la répétition, sans intervention humaine. La méthodologie Deep Learning conçoit un modèle d’apprentissage sophistiqué basé sur des réseaux neuronaux inspirés de l’esprit humain. Ces modèles comportent plusieurs couches d’algorithmes appelées neurones. Ils continuent à s’améliorer sans intervention humaine, à l’instar de l’esprit cognitif qui ne cesse de s’améliorer et d’évoluer avec la pratique, les révisions et le temps.

Les modèles d’apprentissage profond sont principalement utilisés pour la classification et l’extraction de caractéristiques. Par exemple, les modèles profonds se nourrissent d’un ensemble de données dans le domaine de la reconnaissance faciale. Le modèle crée des matrices multidimensionnelles pour mémoriser chaque caractéristique du visage sous forme de pixels. Lorsque vous lui demandez de reconnaître la photo d’une personne à laquelle il n’a pas été exposé, il la reconnaît facilement en faisant correspondre des caractéristiques faciales limitées.

Différences essentielles entre Machine Learning et Deep Learning

Dans la pratique, le Deep Learning n’est qu’un sous-ensemble de Machine Learning. En fait, le deep learning est une forme de machine learning et fonctionne de manière similaire. Cependant, ses capacités sont différentes. Machine Learning est déjà utilisé dans votre boîte aux lettres électronique, dans votre banque et dans le cabinet de votre médecin. La technologie de Deep learning permet de créer des programmes plus complexes et plus autonomes, comme les voitures qui se conduisent toutes seules ou les robots qui pratiquent des opérations chirurgicales avancées.

Machine Learning a tendance à nécessiter des données structurées et utilise des algorithmes traditionnels tels que la régression linéaire. Deep learning utilise des réseaux neuronaux et est conçu pour traiter de grands volumes de données non structurées. Les systèmes de Machine Learning peuvent être mis en place et fonctionner rapidement, mais la puissance de leurs résultats peut être limitée. Les systèmes de Deep learning prennent plus de temps à mettre en place mais peuvent générer des résultats instantanément. Machine Learning nécessite une intervention humaine plus continue pour obtenir des résultats. Deep learning est plus complexe à mettre en place mais ne nécessite qu’une intervention minimale par la suite.