L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML) sont deux mots jets avec dsinvolture dans les conversations quotidiennes, que ce soit dans les bureaux, les instituts ou les rencontres technologiques. On dit que l’intelligence artificielle est l’avenir rendu attainable par l’apprentissage automatique.
Dsormais, l’intelligence artificielle est dfinie comme « la thorie et le dveloppement de systmes informatiques capables d’effectuer des tches ncessitant normalement l’intelligence humaine, telles que la perception visuelle, la reconnaissance de la parole, la prise de dcision et la traduction entre les langues ». En d’autres termes, cela signifie simplement rendre les machines plus intelligentes pour reproduire les tches humaines, et l’apprentissage automatique est la method (utilisant les donnes disponibles) pour rendre cela attainable.
Les chercheurs ont expriment des cadres pour crer des algorithmes, qui enseignent aux machines traiter les donnes comme le font les humains. Ces algorithmes conduisent la formation de rseaux de neurones artificiels qui chantillonnent les donnes pour prdire des rsultats presque prcis. Pour aider la building de ces rseaux de neurones artificiels, certaines entreprises ont publi des bibliothques de rseaux de neurones ouverts telles que Tensorflow de Google (publi en novembre 2015), entre autres, pour crer des modles qui traitent et prdisent des cas spcifiques l’utility. Tensorflow, par exemple, fonctionne sur des GPU, des CPU, des ordinateurs de bureau, des serveurs et des plates-formes informatiques mobiles. Certains autres frameworks sont Caffe, Deeplearning4j et Distributed Deep Learning. Ces frameworks prennent en cost des langages tels que Python, C/C++ et Java.
Il convient de noter que les rseaux de neurones artificiels fonctionnent comme un vrai cerveau connect by way of des neurones. Ainsi, chaque neurone traite les donnes, qui sont ensuite transmises au neurone suivant et ainsi de suite, et le rseau proceed de changer et de s’adapter en consquence. Dsormais, pour traiter des donnes plus complexes, l’apprentissage automatique doit tre driv de rseaux profonds appels rseaux de neurones profonds.
Dans nos prcdents articles de weblog, nous avons longuement discut de l’intelligence artificielle, de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur, et de la faon dont ces termes ne peuvent pas tre interchangs, mme s’ils semblent similaires. Dans cet article de weblog, nous discuterons de la diffrence entre le Machine Learning et le Deep Learning.
APPRENDRE L’APPRENTISSAGE MACHINE
Quels sont les facteurs qui diffrencient le Machine Learning du Deep Learning ?
L’apprentissage automatique analyse les donnes et tente de prdire le rsultat souhait. Les rseaux de neurones forms sont gnralement peu profonds et constitus d’une entre, d’une sortie et peine d’une couche cache. L’apprentissage automatique peut tre class en deux varieties : supervis et non supervis. Le premier implique des ensembles de donnes tiquets avec une entre et une sortie spcifiques, tandis que le second utilise des ensembles de donnes sans construction spcifique.
D’un autre ct, imaginez maintenant que les donnes analyser sont vraiment gigantesques et que les simulations sont bien trop complexes. Cela ncessite une comprhension ou un apprentissage plus approfondi, rendu attainable grce des couches complexes. Les rseaux d’apprentissage en profondeur sont destins des problmes beaucoup plus complexes et comprennent un sure nombre de couches de nuds qui indiquent leur profondeur.
Dans notre article de weblog prcdent, nous avons dcouvert les quatre architectures de Deep Learning. Rsumons-les rapidement :
Rseaux pr-forms non superviss (UPN)
Contrairement aux algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels, les rseaux d’apprentissage en profondeur peuvent effectuer une extraction automatique des caractristiques sans intervention humaine. Ainsi, non supervis signifie sans dire au rseau ce qui est bien ou mal, ce qu’il dcouvrira par lui-mme. Et, pr-form signifie utiliser un ensemble de donnes pour former le rseau de neurones. Par exemple, former des paires de couches en tant que machines Boltzmann restreintes. Il utilisera ensuite les poids entrans pour un entranement supervis. Cependant, cette mthode n’est pas efficace pour grer des tches de traitement d’picture complexes, ce qui place les convolutions ou les rseaux de neurones convolutifs (CNN) au premier plan.
Rseaux de neurones convolutifs (CNN)
Les rseaux de neurones convolutifs utilisent des rpliques du mme neurone, ce qui signifie que les neurones peuvent tre appris et utiliss plusieurs endroits. Cela simplifie le processus, en particulier lors de la reconnaissance d’objets ou d’pictures. Les architectures de rseaux neuronaux convolutifs supposent que les entres sont des pictures. Cela permet d’encoder quelques proprits dans l’structure. Cela rduit galement le nombre de paramtres dans le rseau.
Rseaux de neurones rcurrents
Les rseaux neuronaux rcurrents (RNN) utilisent des informations squentielles et ne supposent pas que toutes les entres et sorties sont indpendantes comme nous le voyons dans les rseaux neuronaux traditionnels. Ainsi, contrairement aux rseaux de neurones anticipation, les RNN peuvent utiliser leur mmoire interne pour traiter les entres de squence. Ils s’appuient sur les calculs prcdents et sur ce qui a dj t calcul. Il s’applique des tches telles que la reconnaissance vocale, la reconnaissance de l’criture manuscrite ou toute tche similaire non segmente.
Rseaux de neurones rcursifs
Un rseau de neurones rcursif est une gnralisation d’un rseau de neurones rcurrent et est gnr en appliquant un ensemble fixe et cohrent de poids de manire rptitive ou rcursive sur la construction. Les rseaux de neurones rcursifs prennent la forme d’un arbre, tandis que rcurrent est une chane. Les rseaux de neurones rcursifs ont t utiliss dans le traitement du langage naturel (TAL) pour des tches telles que l’analyse des sentiments.
En un mot, le Deep Learning n’est rien d’autre qu’une mthode avance de Machine Learning. Les rseaux de Deep Learning traitent des donnes non tiquetes, qui sont formes. Chaque nud de ces couches profondes apprend automatiquement l’ensemble de fonctionnalits. Il vise ensuite reconstruire l’entre et essaie de le faire en minimisant les conjectures avec chaque nud passant. Il n’a pas besoin de donnes spcifiques et est en fait si clever qu’il tire des corrlations de l’ensemble de fonctionnalits pour obtenir des rsultats optimaux. Ils sont capables d’apprendre de gigantesques ensembles de donnes avec de nombreux paramtres et de former des buildings partir de donnes non tiquetes ou non structures.
Voyons maintenant les principales diffrences :
Diffrences:
L’avenir avec Machine Learning et Deep Learning :
Pour aller plus loin, examinons les cas d’utilisation de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur. Cependant, il convient de noter que les cas d’utilisation de Machine Learning sont disponibles alors que Deep Learning est encore au stade de dveloppement.
Alors que le Machine Learning joue un rle norme dans l’Intelligence Artificielle, ce sont les possibilits introduites par le Deep Learning qui changent le monde tel que nous le connaissons. Ces applied sciences verront un avenir dans de nombreuses industries, dont certaines sont :
Service Clients
L’apprentissage automatique est mis en uvre pour comprendre et rpondre aux questions des shoppers aussi prcisment et dans les meilleurs dlais. Par exemple, il est trs courant de trouver un chatbot sur les websites Web de produits, qui est form pour rpondre toutes les questions des shoppers lies au produit et aux providers aprs-vente. Deep Learning va encore plus loin en mesurant l’humeur, les intrts et les motions des shoppers (en temps rel) et en mettant disposition un contenu dynamique pour un service consumer plus raffin.
Industrie car
Machine Learning vs Deep Learning : voici ce que vous devez savoir !
Les voitures autonomes ont fait la une des journaux par intermittence. De Google Uber, tout le monde s’y essaie. L’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur sont confortablement installs au cur, mais ce qui est encore plus intressant, c’est le service consumer autonome qui rend les CSR plus efficaces avec ces nouvelles applied sciences. Les CSR numriques apprennent et offrent des informations presque exactes et dans un laps de temps plus court docket.
APPRENDRE EN PROFONDEUR
Reconnaissance de la parole:
L’apprentissage automatique joue un rle norme dans la reconnaissance vocale en apprenant des utilisateurs au fil du temps. Et, Deep Learning peut aller au-del du rle jou par Machine Learning en introduisant des capacits pour classer l’audio, reconnatre les locuteurs, entre autres.
L’apprentissage en profondeur prsente tous les avantages de l’apprentissage automatique et est considr comme le principal moteur de l’intelligence artificielle. Les startups, les multinationales, les chercheurs et les organismes gouvernementaux ont ralis le potentiel de l’IA et ont commenc exploiter son potentiel pour nous faciliter la vie.
L’intelligence artificielle et le Big Data sont considrs comme les tendances qu’il convient de surveiller l’avenir. Aujourd’hui, de nombreux cours disponibles en ligne offrent une formation complte en temps rel sur ces nouvelles applied sciences mergentes.
