Apprentissage en profondeur contre apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle où les algorithmes analysent les données, apprennent de l'expérience et prennent de meilleures décisions à l'avenir.

L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique où de nombreux algorithmes sont structurés en couches pour créer des réseaux de neurones artificiels (ANN).

Ces réseaux peuvent résoudre des problèmes complexes et permettre à la machine de s'entraîner à effectuer une tâche.

Aspect	L'apprentissage en profondeur	Machine Learning
Définition	- L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui se concentre sur les réseaux de neurones à plusieurs couches (réseaux de neurones profonds). Il vise à apprendre automatiquement les caractéristiques hiérarchiques à partir des données.	- Machine Learning est un domaine plus large de l'intelligence artificielle qui comprend diverses techniques et algorithmes permettant d'apprendre aux ordinateurs à effectuer des tâches sans programmation explicite.
Architecture	- L'apprentissage en profondeur repose sur des réseaux de neurones profonds, constitués de plusieurs couches de nœuds interconnectés (neurones). Cela peut impliquer différents types d'architectures, notamment des réseaux de neurones convolutifs (CNN), des réseaux de neurones récurrents (RNN), etc.	- Machine Learning englobe un large éventail d'algorithmes, notamment des arbres de décision, des machines à vecteurs de support, des k-voisins les plus proches, des forêts aléatoires et bien d'autres.
Représentation des données	- Dans L'apprentissage en profondeur, la représentation des données est apprise automatiquement à partir des données brutes. Les réseaux de neurones profonds peuvent extraire des caractéristiques hiérarchiques et complexes de données non structurées, telles que des images, de l'audio et du texte.	- Dans Machine Learning, l'ingénierie des fonctionnalités est souvent nécessaire pour extraire manuellement les fonctionnalités pertinentes des données. La qualité des fonctionnalités peut avoir un impact significatif sur les performances des modèles d’apprentissage automatique.
Formation	- L'apprentissage en profondeur les modèles, en particulier les réseaux de neurones profonds, nécessitent de grandes quantités de données étiquetées pour la formation. La formation est généralement effectuée à l'aide d'algorithmes d'optimisation basés sur le gradient, tels que la descente de gradient stochastique (SGD).	- Machine Learning les modèles peuvent fonctionner avec des ensembles de données plus petits et impliquent souvent un apprentissage supervisé, non supervisé ou par renforcement. Les techniques de formation varient en fonction de l'algorithme utilisé.
Complexité	- L'apprentissage en profondeur les modèles sont connus pour leur complexité due au grand nombre de paramètres et de couches. Ils peuvent capturer des modèles et des représentations complexes dans les données, mais peuvent nécessiter des ressources informatiques importantes.	- Machine Learning les modèles ont différents niveaux de complexité, certains algorithmes étant simples et interprétables (par exemple, les arbres de décision) et d'autres étant plus complexes (par exemple, l'apprentissage en profondeur).
Extraction de caractéristiques	- L'apprentissage en profondeur excelle dans l'extraction automatique de fonctionnalités à partir de données brutes, ce qui le rend bien adapté à des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.	- Machine Learning s'appuie souvent sur l'extraction de fonctionnalités conçues par l'homme, où la connaissance du domaine est utilisée pour concevoir des fonctionnalités pertinentes pour une tâche particulière.
Interprétabilité	- L'apprentissage en profondeur les modèles, en particulier les réseaux neuronaux profonds, peuvent être difficiles à interpréter. La nature de boîte noire de ces modèles rend difficile la compréhension des raisons pour lesquelles des décisions spécifiques sont prises.	- Machine Learning les modèles peuvent varier en termes d’interprétabilité. Certaines, comme les arbres de décision et la régression linéaire, sont hautement interprétables, tandis que d’autres, comme les méthodes d’ensemble, le sont moins.
Configuration matérielle requise	- L'apprentissage en profondeur nécessite souvent du matériel spécialisé, tel que des unités de traitement graphique (GPU) ou des accélérateurs matériels dédiés (par exemple, TPU), en raison des exigences informatiques liées à la formation des réseaux neuronaux profonds.	- Machine Learning les algorithmes peuvent souvent fonctionner sur du matériel informatique standard et ne nécessitent pas nécessairement le même niveau d’équipement spécialisé que l’apprentissage profond.
Cas d'usage	- L'apprentissage en profondeur a obtenu un succès remarquable dans des tâches telles que la reconnaissance d'images et de vidéos, le traitement du langage naturel (par exemple, traduction automatique et analyse des sentiments), la reconnaissance vocale et la conduite autonome.	- Machine Learning est appliqué à un large éventail de tâches, notamment la détection des fraudes, les systèmes de recommandation, l'analyse de régression, le regroupement et la classification dans divers domaines.
Taille des données	- L'apprentissage en profondeur les modèles bénéficient généralement de grands ensembles de données, car ils ont une grande capacité à apprendre des modèles complexes. Ils peuvent ne pas fonctionner correctement avec de petits ensembles de données.	- Machine Learning les modèles peuvent souvent fonctionner avec des ensembles de données plus petits, ce qui les rend applicables dans des situations où la disponibilité des données est limitée.
Temps de formation	- L'apprentissage en profondeur les modèles peuvent avoir des temps de formation longs, en particulier lors de la formation de réseaux neuronaux profonds sur de grands ensembles de données. Les temps de formation peuvent être réduits grâce à la parallélisation et à l’accélération matérielle.	- Machine Learning les modèles peuvent avoir des temps de formation plus courts, en fonction de la complexité de l'algorithme et de la taille de l'ensemble de données. Certains modèles, comme les arbres de décision, sont rapides à former.
Transfert d'apprentissage	- L'apprentissage en profondeur bénéficie souvent de l'apprentissage par transfert, où des modèles pré-entraînés sur de grands ensembles de données (par exemple, ImageNet) sont affinés pour des tâches spécifiques. Cette approche permet d'économiser du temps et des données de formation.	- Machine Learning peut également utiliser l'apprentissage par transfert, mais peut nécessiter davantage d'ingénierie et d'adaptation des fonctionnalités lors du transfert de connaissances entre les tâches.
Performance	- L'apprentissage en profondeur les modèles ont atteint des performances de pointe dans divers domaines, établissant de nouvelles références dans des tâches telles que la classification d'images, la traduction linguistique et le jeu (par exemple, AlphaGo).	- Machine Learning Les modèles peuvent offrir des performances compétitives dans de nombreuses tâches, mais peuvent ne pas toujours égaler les performances des modèles d'apprentissage en profondeur sur certains problèmes complexes et riches en données.
Diversité des algorithmes	- L'apprentissage en profondeur repose principalement sur les réseaux de neurones et leurs variantes, la plupart des innovations se produisant dans ce cadre.	- Machine Learning englobe un large éventail d’algorithmes, permettant aux praticiens de choisir la technique la plus adaptée à un problème donné.
Inférence en temps réel	- L'apprentissage en profondeur les modèles, en particulier les grands réseaux de neurones, peuvent poser des problèmes d'inférence en temps réel en raison de leurs exigences informatiques. Des techniques d'optimisation sont utilisées pour résoudre ce problème.	- Machine Learning les modèles peuvent souvent fournir une inférence en temps réel, ce qui les rend adaptés à des applications telles que les systèmes de détection et de recommandation des fraudes.
Contexte historique	- L'apprentissage en profondeur a pris de l'importance au cours de la dernière décennie, notamment avec la résurgence des réseaux de neurones et les progrès des architectures et techniques d'apprentissage profond.	- Machine Learning a une histoire plus longue et englobe des techniques traditionnelles telles que la régression linéaire, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support, antérieures à l'ère de l'apprentissage profond.

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Comprendre l'apprentissage automatique

L'un des exemples les plus fréquemment cités d'apprentissage automatique est un service de diffusion de musique à la demande.

Lorsqu'un utilisateur écoute de la musique sur Spotify, par exemple, les algorithmes d'apprentissage automatique apprennent à associer leurs préférences musicales à d'autres auditeurs qui partagent des goûts similaires.

Ces informations sont ensuite utilisées pour recommander de nouvelles chansons, albums ou artistes, le même processus se produisant dans d'autres services qui utilisent des suggestions automatisées telles que Netflix.

Au niveau fondamental, l'apprentissage automatique implique des mathématiques et un codage complexes qui remplissent la même fonction mécanique qu'un écran de voiture ou d'ordinateur.

Cependant, un appareil qui est capable de l'apprentissage automatique peut remplir une fonction avec les données disponibles et devenir meilleur dans cette fonction au fil du temps.

L'apprentissage automatique est utile dans les scénarios où les tâches doivent être automatisées. Les professionnels de la finance peuvent l'utiliser pour être alertés des transactions favorables, tandis qu'une entreprise de sécurité des données peut utiliser l'apprentissage automatique pour détecter les logiciels malveillants.

Quelle que soit l'application, les algorithmes basés sur l'IA sont programmés pour apprendre en permanence et sont plus que capables de se substituer à un assistant personnel humain.

Comprendre l'apprentissage en profondeur

Comme nous l'avons noté précédemment, l'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique basé sur des réseaux de neurones artificiels.

Le processus d'apprentissage lui-même est considéré comme "profond" en raison de la structure des réseau et qui comprend diverses entrées, sorties et couches cachées.

En bref, chaque couche se compose d'unités qui transforment les données d'entrée en informations que la couche suivante peut utiliser pour une tâche prédictive spécifique.

Ce structure signifie qu'une machine d'apprentissage en profondeur peut il analyse données avec une logique similaire à celle employée par un humain.

En fait, le très structure de l'ANN lui-même est inspiré par le neurone réseau et du cerveau, ce qui entraîne un processus d'apprentissage beaucoup plus sophistiqué et complexe que l'apprentissage automatique.

L'apprentissage en profondeur devient de plus en plus répandu grâce aux progrès de la technologie. Il est utilisé dans la conduite automatisée pour détecter les obstacles tels que les piétons et les panneaux de signalisation.

Les militaires l'utilisent également pour identifier des objets à partir d'images satellites et définir des zones de sécurité pour les troupes.

Principales similitudes

Sous-ensembles d'IA : L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont des sous-ensembles de l'intelligence artificielle, qui se concentrent sur le développement d'algorithmes capables d'apprendre et de s'améliorer à partir des données.
Apprendre des données : Les deux approches impliquent la formation d'algorithmes sur des données pour faire des prédictions, des classifications ou des décisions sans programmation explicite.
Prise de décision automatisée : L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur permettent des processus de prise de décision automatisés, réduisant ainsi le besoin d'intervention manuelle.

Les principales différences entre le machine learning et le deep learning

Ci-dessous, nous avons répertorié certaines des principales différences entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur :

Points de données – le machine learning utilise des milliers de points de données, tandis que le deep learning plus complexe utilise des millions de points de données.
Sortie – les sorties d'apprentissage automatique incluent des valeurs numériques telles que des scores et des classifications. L'apprentissage en profondeur peut produire les mêmes valeurs numériques plus des éléments de forme libre tels que du texte et du son.
Algorithmes – en machine learning, des algorithmes automatisés utilisent modèle fonctions et faire des prédictions basées sur des données. L'apprentissage en profondeur utilise l'ANN pour transmettre des données à travers plusieurs couches afin d'interpréter les caractéristiques et les relations des données.

Principales sorties:

Hiérarchie de complexité : L'apprentissage en profondeur est une forme plus avancée et complexe d'apprentissage automatique, utilisant des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour traiter les données et prendre des décisions.
Échelle des données : L'apprentissage en profondeur est particulièrement adapté aux ensembles de données à grande échelle contenant des millions de points de données, tandis que l'apprentissage automatique peut fonctionner efficacement avec des ensembles de données plus petits.
Flexibilité de sortie : L'apprentissage en profondeur peut produire des résultats plus diversifiés et complexes, ce qui le rend plus adapté aux tâches impliquant le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale et la génération d'images.
Domaines d'applications : L'apprentissage automatique est largement utilisé dans diverses applications telles que les systèmes de recommandation, la détection des fraudes et la modélisation prédictive. L'apprentissage en profondeur est répandu dans la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel et la conduite autonome, où des modèles complexes doivent être discernés.
Besoins en ressources : Les modèles d'apprentissage en profondeur nécessitent généralement plus de puissance de calcul et de ressources pour la formation et l'inférence que les modèles d'apprentissage automatique.

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