Apprentissage automatique contre Intelligence artificielle: quelle est la différence ?

Plusieurs mots à la mode sont fréquemment utilisés mais avec des significations différentes dans le domaine technologique. L'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) en sont des exemples. Bien qu'ils soient liés, ils ne sont pas identiques. Nous examinerons les distinctions entre IA et ML, leurs usages et leur devenir.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA)?

L'intelligence artificielle (IA) est une branche de l'informatique et de l'ingénierie qui se concentre sur la construction de machines capables d'apprendre, de résoudre des problèmes, de prendre des décisions et toutes les autres fonctions qui sont traditionnellement exercées par l'être humain intellect.

Dans sa forme la plus simple, l'IA fait référence à la capacité d'une machine à penser et à se comporter un peu comme une personne. Des quantités massives de données doivent être traitées par les systèmes d'IA afin de trouver des modèles et des informations que les gens pourraient ne pas voir tout de suite. Ces systèmes peuvent alors prendre des décisions, trouver des solutions aux problèmes ou effectuer des activités en utilisant les connaissances qu'ils ont acquises.

Depuis les années 1950, il y a eu des discussions sur l'intelligence artificielle (IA). Pourtant, les développements récents en matière de puissance de traitement, de données volumineuses et de techniques d'apprentissage automatique ont relevé la barre de l'IA. L'intelligence artificielle est déjà une composante nécessaire de notre vie quotidienne, alimentant une variété d'applications, notamment des assistants virtuels, des systèmes de recommandation et des véhicules sans conducteur. Et dans le futur, L'IA perturbera probablement de nombreux autres domaines de la vie.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique (ML)?

Construire des méthodes et des modèles qui permettent aux ordinateurs d'apprendre de l'expérience et de s'améliorer au fil du temps sans programmation explicite est au centre de l'apprentissage automatique (ML), un sous-ensemble de intelligence. En d'autres termes, il s'agit d'une technique pour apprendre aux ordinateurs comment effectuer des tâches particulières en leur fournissant des données et en leur permettant d'en tirer des enseignements.

Analyses prédictives, traitement du langage naturel, la reconnaissance d'images et de sons, et d'autres domaines peuvent tous bénéficier des capacités de détection automatique de modèles et d'apprentissage des algorithmes d'apprentissage automatique (ML).

L'apprentissage automatique peut être divisé en trois catégories: l'apprentissage par renforcement, l'apprentissage non supervisé et l'apprentissage supervisé. Dans l'apprentissage supervisé, l'ordinateur est enseigné à l'aide d'un ensemble de données qui a été étiqueté avec les sorties de chaque entrée. En apprenant la corrélation entre les variables d'entrée et de sortie à l'aide de ces données étiquetées, l'ordinateur peut prévoir les sorties pour de nouvelles entrées.

L'apprentissage non supervisé nécessite que l'ordinateur reconnaisse lui-même les modèles et les relations après avoir été présenté avec un ensemble de données non étiqueté. Enfin, dans l'apprentissage par renforcement, l'ordinateur acquiert de nouvelles compétences en interagissant avec son environnement et en obtenant un retour sous forme de récompenses ou de pénalités pour des actes particuliers.

Il est possible pour les machines d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions ou des choix en utilisant une variété d'approches et d'algorithmes, qui sont inclus dans le sujet plus large de l'apprentissage automatique. De la même manière, le deep learning est une branche du machine learning cela implique d'exposer des réseaux de neurones artificiels à d'énormes volumes de données afin de les entraîner à reconnaître des modèles et à faire des prédictions. Par conséquent, l'apprentissage en profondeur est un type d'apprentissage automatique hautement spécialisé et sophistiqué qui utilise réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour comprendre les modèles et les relations complexes dans le données.

Principales différences entre l'IA et le ML

Bien que l'IA et le ML soient étroitement liés, plusieurs caractéristiques importantes les distinguent l'une de l'autre. Voici quelques-unes des principales distinctions entre l'IA et le ML :

1. Champ d'application: le domaine de l'IA est vaste et comprend une variété de techniques, y compris le ML. Au contraire, ML est une branche de l'IA qui se concentre sur l'utilisation de modèles statistiques et d'algorithmes pour aider les ordinateurs à apprendre des données et à faire des prédictions ou des choix.
2. Approche: Concevoir des algorithmes qui imitent la cognition humaine et les processus de prise de décision est une stratégie d'IA courante. L'objectif principal du ML, en revanche, est de former des algorithmes sur des données pour trouver des liens et des modèles qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions ou des choix.
3. Exigences en matière de données: à l'aide de règles et d'heuristiques préprogrammées, des algorithmes d'IA peuvent être créés pour fonctionner avec de petits ensembles de données, voire aucune donnée. En revanche, les grands ensembles de données doivent être utilisés pour former des algorithmes ML afin de trouver des modèles et des liens.
4. Flexibilité: bien que les algorithmes d'IA puissent être conçus pour s'attaquer à une variété de tâches, ils sont souvent adaptés à des fins particulières. D'autre part, les algorithmes ML sont généralement plus adaptables et peuvent être utilisés pour résoudre un large éventail de problèmes et de défis.
5. Implication humaine: l'IA implique souvent la création d'algorithmes qui peuvent compléter ou remplacer les capacités humaines ou la prise de décision. D'un autre côté, le ML est généralement appliqué pour automatiser les processus répétitifs ou soutenir la prise de décision humaine.

En mettant l'accent sur la simulation de la cognition humaine et des processus de prise de décision, l'IA est un domaine plus vaste qui couvre une variété d'approches, y compris l'apprentissage automatique. L'objectif de l'apprentissage automatique, en revanche, est de permettre aux ordinateurs d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions ou des décisions.

Applications de l'IA et du ML

L'IA et le ML sont utilisés dans un large éventail d'applications telles que :

1. Traitement linguistique naturel (NLP): les utilisations incluent les chatbots, l'analyse des sentiments, la reconnaissance vocale et la traduction linguistique.
2. La détection des fraudes, la gestion des risques et l'optimisation des portefeuilles sont des applications dans le secteur financier.
3. Systèmes pour faire des recommandations: par exemple, faire des suggestions pour des livres et des films ainsi que pour des produits.
4. L'identification des visages, la détection des objets et la reconnaissance des scènes ne sont que quelques utilisations pour Technologie de reconnaissance d'images et de vidéos IA.
5. Les automobiles autonomes et les drones sont deux exemples de véhicules autonomes utilisés.
6. La planification du diagnostic et du traitement, la recherche de nouveaux médicaments et le suivi des patients sont autant d'applications dans le secteur de la santé.

Le potentiel de l'IA et du ML pour apporter des changements transformateurs dans divers domaines devient de plus en plus évident à mesure que leurs applications deviennent plus diversifiées et sophistiquées. Ces technologies sont positionnées pour avoir un impact profond sur l'avenir des industries en permettant aux entreprises et aux organisations de rationaliser leurs opérations, de réduire les coûts et de prendre de meilleures décisions.

Avantages et inconvénients de l'IA et de l'apprentissage automatique

Deux des technologies les plus fascinantes et les plus prometteuses de notre époque sont l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique.

Ils ont le pouvoir de changer diverses facettes de nos vies, y compris nos relations les uns avec les autres, les gens et l'environnement qui nous entourent, ainsi que la façon dont nous travaillons et apprenons. Bien que l'IA et le ML présentent de nombreux avantages, il existe également des problèmes éthiques importants qui doivent être pris en compte.

Par exemple, on s'inquiète comment l'IA peut affecter l'emploi et l'économie. Il est également important de s'assurer que les nouvelles technologies sont créées et mises en œuvre d'une manière qui respecte l'autonomie et la vie privée des personnes.

L'IA et l'apprentissage automatique ont une influence massive

Les deux technologies qui modifient de nombreuses facettes de notre vie, l'IA et le ML, sont distinctes mais liées. Alors que le ML est une technologie particulière utilisée dans le domaine de l'IA, l'IA est un domaine beaucoup plus vaste qui intègre de nombreuses autres technologies.

L'IA et le ML sont sur le point de modifier de nombreuses industries dans les années à venir. Ils ont un large éventail d'applications dans des domaines tels que la santé, la banque et le transport. Ils soulèvent également d'importants défis sociétaux et éthiques, comme pour toute nouvelle technologie, qui doivent être relevés.