Apprentissage en profondeur contre Apprentissage automatique: quelle est la différence ?

Ces dernières années, le domaine de l'intelligence artificielle (IA) a connu une croissance rapide, tirée par plusieurs facteurs y compris la création de processeurs ASIC, l'intérêt et l'investissement accrus des grandes entreprises et la disponibilité de Big Data. Et avec OpenAI et TensorFlow accessibles au public, de nombreuses petites entreprises et particuliers ont ont décidé de se joindre à eux et de former leur propre IA grâce à divers apprentissages automatiques et approfondis algorithmes.

Si vous êtes curieux de savoir ce que sont l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, leurs différences, ainsi que les défis et les limites de leur utilisation, alors vous êtes au bon endroit !

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

L'apprentissage automatique est un domaine de l'intelligence artificielle qui forme les ordinateurs à faire intelligemment des prédictions et des décisions sans programmation explicite. Selon l'algorithme d'entraînement, l'apprentissage automatique peut entraîner un modèle à l'aide de règles simples si-alors, d'équations mathématiques complexes et/ou d'architectures de réseaux neuronaux.

De nombreux algorithmes d'apprentissage automatique utilisent des données structurées pour former des modèles. Les données structurées sont des données organisées dans un format ou une structure spécifique tels que des feuilles de calcul et des tableaux. La formation d'un modèle avec des données structurées permet des temps de formation plus rapides et des besoins en ressources moindres, et fournit aux développeurs une compréhension claire de la façon dont le modèle résout les problèmes.

Les modèles d'apprentissage automatique sont souvent utilisés dans divers secteurs tels que la santé, le commerce électronique, la finance et la fabrication.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur?

L'apprentissage en profondeur est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur les modèles de formation en imitant la façon dont les humains apprennent. Puisqu'il n'est pas possible de tabuler des informations plus qualitatives, l'apprentissage en profondeur a été développé pour traiter toutes les données non structurées qui doivent être analysées. Des exemples de données non structurées seraient des images, des publications sur les réseaux sociaux, des vidéos et des enregistrements audio.

Étant donné que les ordinateurs ont du mal à identifier avec précision les modèles et les relations à partir de données non structurées. données, les modèles formés via des algorithmes d'apprentissage en profondeur prennent plus de temps à former, nécessitent d'énormes quantités de données, et processeurs de formation spécialisés en IA.

L'utilisation de réseaux de neurones artificiels rend également l'apprentissage en profondeur difficile à comprendre car l'entrée passe par un processus complexe, algorithme non linéaire et de grande dimension où il devient difficile de déterminer comment le réseau de neurones est arrivé à sa sortie ou répondre. Les modèles d'apprentissage en profondeur sont devenus si difficiles à comprendre au point que beaucoup ont commencé à les désigner comme boîtes noires.

Les modèles d'apprentissage en profondeur sont utilisés pour des tâches complexes qui nécessitent normalement l'exécution d'un humain, telles que le traitement du langage naturel, la conduite autonome et la reconnaissance d'images.

La différence entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur

L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont deux domaines importants de l'intelligence artificielle. Bien que les deux méthodologies aient été utilisées pour former de nombreux modèles utiles, elles ont leurs différences. Voici quelques-uns:

Complexité des algorithmes

L'une des principales différences entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur est la complexité de leurs algorithmes. Algorithmes d'apprentissage automatique utilisent généralement des algorithmes plus simples et plus linéaires. En revanche, les algorithmes d'apprentissage en profondeur utilisent l'utilisation de réseaux de neurones artificiels qui permettent des niveaux de complexité plus élevés.

Quantité de données requises

L'apprentissage en profondeur utilise des réseaux de neurones artificiels pour établir des corrélations et des relations avec les données données. Étant donné que chaque élément de données aura des caractéristiques différentes, les algorithmes d'apprentissage en profondeur nécessitent souvent de grandes quantités de données pour identifier avec précision les modèles dans l'ensemble de données.

D'autre part, l'apprentissage automatique nécessitera des quantités de données beaucoup plus petites pour prendre des décisions assez précises. Étant donné que les algorithmes d'apprentissage automatique sont souvent plus simples et nécessitent moins de paramètres, les modèles formés via des algorithmes d'apprentissage automatique pourraient se contenter d'un ensemble de données plus petit.

Interprétabilité

L'apprentissage automatique nécessite des données structurées ainsi qu'une intervention rapprochée des développeurs pour créer des modèles efficaces. Cela facilite l'interprétation de l'apprentissage automatique, car les développeurs font souvent partie du processus lors de la formation de l'IA. Le niveau de transparence plus le jeu de données plus petit et moins de paramètres permettent de comprendre plus facilement comment le modèle fonctionne et prend ses décisions.

L'apprentissage en profondeur utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données non structurées telles que des images, des vidéos et du son. L'utilisation de réseaux de neurones complexes laisse les développeurs dans l'ignorance lorsqu'il s'agit de comprendre comment le modèle a pu arriver à sa décision. C'est pourquoi les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont souvent considérés comme des modèles de « boîte noire ».

Resources requises

Comme indiqué précédemment, les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur nécessitent des quantités de données et une complexité différentes. Étant donné que les algorithmes d'apprentissage automatique sont plus simples et nécessitent un ensemble de données beaucoup plus petit, un modèle d'apprentissage automatique pourrait être formé sur un ordinateur personnel.

En revanche, les algorithmes d'apprentissage en profondeur nécessiteraient un ensemble de données beaucoup plus volumineux et un algorithme plus complexe pour former un modèle. Bien que la formation de modèles d'apprentissage en profondeur puisse être effectuée sur du matériel grand public, des processeurs spécialisés tels que les TPU sont souvent utilisés pour gagner beaucoup de temps.

Types de problèmes

Les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur sont mieux adaptés pour résoudre différents types de problèmes. L'apprentissage automatique est le mieux adapté aux problèmes plus simples et plus linéaires tels que :

• Classification: Classer quelque chose en fonction de caractéristiques et d'attributs.
• Régression: prédisez le prochain résultat en fonction des modèles précédents trouvés sur les entités en entrée.
• Réduction de la dimensionnalité: Réduisez le nombre de fonctionnalités tout en conservant le noyau ou l'idée essentielle de quelque chose.
• Regroupement: regrouper des éléments similaires en fonction de fonctionnalités sans connaître les classes ou catégories déjà existantes.

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont mieux utilisés pour les problèmes complexes pour lesquels vous feriez confiance à un humain. Ces problèmes comprendraient :

• Reconnaissance d'images et de parole: Identifier et classer des objets, des visages, des animaux, etc., dans des images et des vidéos.
• Systèmes autonomes: Contrôlez/conduisez de manière autonome des voitures, des robots et des drones avec une intervention humaine limitée ou inexistante.
• Robots de jeu IA: Faites jouer, apprendre et améliorer les stratégies de l'IA pour gagner des jeux compétitifs tels que les échecs, Go et Dota 2.
• Traitement du langage naturel: Comprendre le langage humain dans le texte et la parole.

Bien que vous puissiez probablement résoudre des problèmes simples et linéaires avec des algorithmes d'apprentissage en profondeur, ils sont mieux adaptés pour algorithmes d'apprentissage automatique car ils nécessitent moins de ressources pour s'exécuter, ont des ensembles de données plus petits et nécessitent une formation minimale temps.

Il existe d'autres sous-domaines d'apprentissage automatique

Vous comprenez maintenant la différence entre le machine learning et le deep learning. Si jamais vous êtes intéressé par la formation de votre propre modèle, gardez à l'esprit que l'apprentissage en profondeur n'est qu'un domaine au sein de la machine apprentissage, mais il pourrait y avoir d'autres sous-domaines d'apprentissage automatique qui conviendraient mieux au problème que vous essayez de résoudre résoudre. Si tel est le cas, l'apprentissage d'autres sous-domaines d'apprentissage automatique devrait augmenter votre efficacité pour résoudre un problème.