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

Beaucoup de gens ignorent que l'apprentissage automatique, qui est en fait une forme d'IA - intelligence artificielle, a été développé dans les années 1950. En 1959, Arthur Samuel a développé le programme d'apprentissage informatique initial, dans lequel un ordinateur IBM devenait meilleur pour jouer aux dames plus il était joué. Faisant un saut de plusieurs décennies vers cette époque moderne, l'IA est désormais une innovation de pointe qui a le potentiel de créer des emplois passionnants et très rentables.

Il y a une augmentation de la demande d'experts en apprentissage automatique car ni les ingénieurs en logiciel ni les scientifiques des données n'ont les compétences précises nécessaires dans le domaine de l'apprentissage automatique. Les industries ont besoin d'ingénieurs compétents dans les deux domaines et capables de faire ce dont ni les ingénieurs logiciels ni les data scientists ne sont capables. Ce professionnel est tout simplement un ingénieur en apprentissage automatique.

• Définition de l'apprentissage en profondeur
• Définition de l'apprentissage automatique
• Apprentissage automatique contre apprentissage en profondeur
• Les tendances

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

Certaines écoles de pensée considèrent l'apprentissage en profondeur comme une frontière avancée de l'apprentissage automatique, le complexe du complexe. Il est fort possible que vous ayez déjà été témoin des résultats d'un système de deep learning intensif sans même le savoir ! Vous avez très probablement regardé Netflix et vous avez vu ses recommandations de films à apprécier.

En fait, plusieurs services de streaming musical sélectionnent les chansons en évaluant les chansons que vous avez écoutées précédemment ou celles pour lesquelles vous avez cliqué sur le bouton "J'aime" ou auxquelles vous avez attribué une note de cinq étoiles. Toutes ces capacités sont possibles grâce à l'apprentissage en profondeur. L'apprentissage en profondeur est également mis en œuvre pour les algorithmes de reconnaissance d'images et de reconnaissance vocale de Google.

De la même manière, l'apprentissage automatique est considéré comme une subdivision de l'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage en profondeur est généralement considéré comme une forme d'apprentissage automatique - peut être un sous-ensemble.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique programme les systèmes informatiques pour apprendre à partir des données saisies sans avoir besoin d'une reprogrammation continue. Cela signifie qu'ils continuent d'améliorer leurs performances sur une tâche donnée - comme jouer à un jeu - sans aucune interférence humaine. Aujourd'hui, l'apprentissage automatique est utilisé dans une vaste gamme de secteurs, notamment la santé, la finance, la science, l'art et bien d'autres.

De plus, il existe plusieurs façons de faire apprendre les machines. Des méthodes simples, comme un arbre de décision de base, à des méthodes beaucoup plus sophistiquées impliquant de nombreuses couches de réseaux de neurones artificiels (ANN). Bravo à Internet, un grand nombre de données ont été développées et stockées, et ces données peuvent être facilement fournies aux systèmes informatiques afin de leur permettre "d'apprendre" correctement.

Deux techniques couramment utilisées aujourd'hui sont l'apprentissage automatique avec Python et l'apprentissage automatique avec R. Bien que notre objectif ne soit pas de discuter ici de langages de programmation spécifiques, il est plutôt utile de comprendre Python ou R, en particulier si vous souhaitez approfondir l'apprentissage automatique. avec Python et le machine learning avec R.

Apprentissage en profondeur contre apprentissage automatique

Bien que les termes «apprentissage profond» et «apprentissage automatique» soient couramment utilisés de manière interchangeable, il est cependant nécessaire que vous compreniez en quoi ils diffèrent, en particulier si vous envisagez une carrière dans l'intelligence artificielle. Même si certains systèmes informatiques d'IA ne sont pas capables d'apprendre par eux-mêmes, ils peuvent toujours être considérés comme « intelligents ». Ci-dessous, nous plongerons dans la discussion sur les tenants et les aboutissants de l'apprentissage en profondeur par rapport à l'apprentissage automatique .

1. Intervention humaine

   Dans un système d'apprentissage automatique typique, il est nécessaire qu'un humain identifie et code manuellement les caractéristiques spécifiées en fonction du format des données (telles que l'orientation, la forme, la valeur, etc.). Alors qu'un système d'apprentissage en profondeur vise à maîtriser ces fonctionnalités sans l'ajout d'aucune autre intervention humaine. Utiliser un programme de reconnaissance faciale comme exemple de cas ; le programme commence par apprendre à détecter et à identifier les lignes et les bords des visages, puis d'autres caractéristiques importantes des visages, puis finalement les représentations générales des visages.

   Ce processus implique une énorme quantité de données, et au fur et à mesure que le programme s'apprend au fil du temps, les chances d'obtenir des résultats précis (c'est-à-dire de reconnaître correctement les visages) augmentent. Cet entraînement se fait via l'utilisation de réseaux de neurones, pas si différents du fonctionnement du cerveau humain, sans qu'un humain ait à recoder le programme.

2. Matériel

   En raison de la quantité de données traitées, ainsi que de la sophistication des calculs mathématiques impliqués dans les algorithmes appliqués, les systèmes d'apprentissage en profondeur exigent un matériel très puissant par rapport aux systèmes d'apprentissage automatique classiques. Les unités de traitement graphique (GPU) sont un type particulier de matériel utilisé pour l'apprentissage en profondeur. D'un autre côté, les programmes d'apprentissage automatique n'ont pas besoin d'autant de puissance de calcul pour fonctionner sur des machines bas de gamme.

3. Temps

   Il n'est pas surprenant qu'en raison des grands ensembles de données nécessaires dans un système d'apprentissage en profondeur et compte tenu du grand nombre de paramètres et de formules mathématiques avancées impliquées, un système d'apprentissage en profondeur consomme beaucoup de temps pour s'entraîner. D'autre part, l'apprentissage automatique peut prendre aussi peu de temps que quelques secondes à quelques heures. L'apprentissage en profondeur prend cependant de quelques heures à quelques semaines.

4. Approcher

   Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent généralement les données en bits, ces bits sont ensuite assemblés pour développer une solution ou un résultat. Les systèmes d'apprentissage en profondeur considèrent l'intégralité d'un scénario ou d'un problème d'un seul coup. Prenons par exemple, si vous vouliez qu'un programme reconnaisse certains objets dans une image (la nature de leur être et leur position ou emplacement - comme les plaques d'immatriculation sur les véhicules dans un parking), l'apprentissage automatique y parviendrait en deux étapes : d'abord, détection d'objet et ensuite reconnaissance d'objet.

   

   D'autre part, le programme d'apprentissage en profondeur nécessiterait que vous saisissiez l'image et, avec de l'aide, le programme soumettrait à la fois les objets reconnus et leur position dans l'image en un seul résultat.

5. Applications

   Sur la base de toutes les différences mentionnées ci-dessus, vous auriez probablement deviné que les systèmes d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage automatique sont utilisés pour diverses applications. Où sont-ils utilisés ? Les applications simples d'apprentissage automatique comprennent des détecteurs de spam par e-mail, des programmes prédictifs (qui peuvent être utilisés pour prédire les coûts en bourse ou quand et où un autre ouragan frappera), ainsi que des programmes qui créent des options de traitement fondées sur des preuves pour les patients hospitalisés.

   L'application de l'apprentissage en profondeur, d'autre part, comprend la reconnaissance faciale, les services de diffusion de musique et Netflix. De plus, les voitures autonomes sont une autre application extrêmement médiatisée de l'apprentissage en profondeur. Les programmes utilisent plusieurs couches de réseaux de neurones pour exécuter des tâches telles que savoir quand ralentir ou accélérer, reconnaître les feux de circulation et déterminer les objets à éviter.

6. Surveillance

   Enseigner à une machine – que ce soit dans le deep learning ou le machine learning – comment apprendre implique d'énormes masses de données. A cet égard, il existe 2 formes de formation : supervisée et non supervisée.

   Des deux types, la formation supervisée est la plus largement utilisée. Ici, un humain alimente la machine avec des exemples de données étiquetés avec des réponses précises. Il appartient ensuite à la machine d'apprendre à identifier les modèles et à mettre en œuvre les procédures de saisie de données fraîches.

   L'apprentissage non supervisé, en revanche, n'est pas couramment utilisé. Cependant, cela permet à une machine de trouver de nouvelles réponses à de nouvelles questions – celles que même nous, les humains, ignorons actuellement. L'entraînement non supervisé n'implique aucune contribution supplémentaire de la part des humains. Par conséquent, l'apprentissage en profondeur entre dans cette catégorie.

   Par conséquent, nous pouvons également examiner le sujet de l'apprentissage en profondeur par rapport à l'apprentissage automatique par rapport au type de données avec lesquelles ils sont formés (ou à partir desquels ils apprennent).

7. Couches d'algorithmes

   L'apprentissage automatique général fonctionne d'une manière différente de la manière spécifique de l'apprentissage en profondeur. Chaque système d'apprentissage automatique utilise un algorithme pour analyser les données, apprendre à partir des données et décider d'un résultat. Habituellement, ils utilisent un raisonnement linéaire en mettant en œuvre chaque processus sur les données de manière séquentielle.

   Pendant ce temps, l'apprentissage en profondeur utilise un réseau de neurones artificiels (ANN) pour obtenir des résultats. ANN est un système informatique qui s'efforce d'imiter le cerveau humain. Au lieu d'une procédure linéaire et séquentielle, les données sont filtrées via plusieurs couches de phases pour déterminer des modèles par eux-mêmes, et sans assistance humaine. En conséquence, il y a une analyse plus approfondie des données particulières - et des résultats qui peuvent ne pas être prévus par les humains.

   Essentiellement, la question de l'apprentissage automatique par rapport à l'apprentissage en profondeur est basée sur la façon dont chacun analyse les entrées. L'apprentissage en profondeur utilise plusieurs couches d'algorithmes pour trouver des modèles et imiter la cognition humaine. L'apprentissage automatique est cependant plus linéaire et compare les entrées à des exemples de données.

8. Notions

   L'apprentissage automatique utilise des concepts plus simples tels que les modèles prédictifs. L'apprentissage en profondeur, quant à lui, utilise des réseaux de neurones artificiels programmés pour imiter la façon dont les humains raisonnent et apprennent. Si vous vous souvenez de la biologie au lycée; la principale caractéristique de calcul et le principal composant cellulaire du cerveau humain est le neutron. Chaque connexion neutre peut être assimilée à un petit ordinateur. La connexion des neurones dans le cerveau explique le traitement de divers types d'entrées : sensorielles, visuelles, auditives, etc.

   Dans les programmes informatiques d'apprentissage en profondeur, ainsi que dans l'apprentissage automatique, ils sont alimentés par l'entrée. Cependant, les informations se présentent généralement sous la forme d'ensembles de données massifs, car les systèmes d'apprentissage en profondeur nécessitent un énorme ensemble de données pour les comprendre et soumettre des résultats précis. Par la suite, les réseaux de neurones artificiels présentent une série de questions binaires oui/non relatives aux données. Cela implique des calculs mathématiques très avancés et une classification des données en fonction des réponses que nous avons obtenues.

Les tendances

L'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique offrent des possibilités presque illimitées à l'avenir ! En particulier, l'utilisation accrue des robots est garantie, non seulement dans le secteur manufacturier, mais également de nombreuses autres manières qui amélioreront notre vie quotidienne, à grande comme à petite échelle. Le secteur de la santé connaîtra probablement également une transformation, car les systèmes d'apprentissage en profondeur aideront le personnel médical dans des situations telles que la prédiction ou la détection rapide d'un cancer, sauvant ainsi de nombreuses vies.

En termes de finances, l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique sont destinés à aider les processus métier à économiser de l'argent, à faire des investissements judicieux et à distribuer efficacement les ressources. De plus, ces 3 domaines ne sont que le point de départ des futures tendances du deep learning et du machine learning. Pour l'instant, plusieurs domaines qui seront améliorés ne sont encore qu'une étincelle dans l'imagination des développeurs.

Dernières pensées

Dans l'ensemble, nous espérons que cet article vous a donné toutes les informations nécessaires sur l'apprentissage en profondeur par rapport à l'apprentissage automatique . De plus, vous avez maintenant un aperçu des tendances futures de l'apprentissage en profondeur et de l'apprentissage automatique. Sans aucun doute, c'est en effet un moment très intéressant (et bien sûr, lucratif !) pour s'engager dans l'ingénierie de l'apprentissage automatique. En fait, PayScale rapporte que le salaire actuel d'un ingénieur en apprentissage automatique varie entre 100 000 $ et 166 000 $.

Vous voyez maintenant que c'est le meilleur moment pour commencer à étudier pour travailler dans ce domaine ou affiner vos compétences. Pour faire partie de cette technologie remarquable et innovante, tout ce que vous avez à faire est de lire attentivement et de participer au processus.

Autres ressources utiles :

Différence entre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique

Data Science vs Machine Learning : quelle est la différence ?