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Quelle est la différence entre Machine Learning et Deep Learning ?

La différence entre Machine Learning et Deep Learning réside dans l’utilisation, ou pas, de l’application du Feature Extraction qui consiste, pour le Data Scientist, à sélectionner des variables.

En Machine Learning, le Data Scientist fait lui-même son choix : il extrait une donnée spécifique, qui influe sur une prédiction, variables ou autres. Les algorithmes de Machine Learning traitent donc de données quantitatives et structurées.

Alors qu’en Deep Learning, les images, le son, voire le texte, sont des données « non-structurées » : il est donc impossible de faire du Feature Extraction (par exemple aller sélectionner à la main les pixels d’une image).

En résumé, le Deep Learning est une amélioration du Machine Learning.

Pourquoi utiliser le Deep Learning ?

Le Deep Learning est inspiré de la structure du neurone humain : plus il possède de couches de neurones artificiels, connectés entre eux, plus le réseau est « profond » (deep). Il est un modèle d’algorithmes d’apprentissage automatique structuré ou hiérarchisé.

Le Deep Learning est donc intéressant à maints égards :

L’algorithme est entraîné pour produire les éléments influents de la prédiction, il prédit ainsi des résultats, en fonction d’un ensemble d’entrées : il permet par exemple, la découverte d’exoplanètes

La complexité des données du réseau produit des fonctionnalités de plus en plus performantes

La qualité des résultats obtenus, comme en reconnaissance d’images par exemple, prévaut sur toute autre IA

La constance de l’apprentissage effectué est plus efficace et rapide

Qui utilise le Deep Learning ?

Le Deep Learning est une technologie de l’IA utilisée par le GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft). Mais, le monde industriel aussi produit des données à une vitesse sans précédent.

C’est pourquoi, de multiples secteurs comme l’aérospatial, les services financiers, mais aussi tous les organismes de recherche et de santé, se tournent vers le Deep Learning.

Quelles sont les applications du Machine Learning ?

Le Machine Learning possède plusieurs cas d’usage dans la vie réelle, qui sont généralement les algorithmes d’une application web ou mobile.

Le Deep Learning est donc intéressant à maints égards :

Les développements, test et application d’algorithmes d’analyse prédictive pour prédire l’avenir ou des prix... ;

Le stockage de vastes quantités de données, comme des données personnelles des utilisateurs de Netflix ou Google ;

L’accélération des analyses de données en automatisant leurs modèles, ou patterns ;

L’apprentissage automatique des voitures autonomes ;

La recommandation de produits basée sur l’historique d’achat ou de consultation ;

La détection de spam, incidents graves de santé ou toute anomalie ;

Le traitement naturel du Langage (vocal ou textuel) NPL ou assistants numériques tels que Siri, Alexa ou votre GPS.

Comment définir le Machine Learning :

Le Machine Learning est une sous-catégorie de l’IA. Il s’agit d’un domaine scientifique qui consiste en un apprentissage automatique. Grâce à ses algorithmes, le Machine Learning décèle les représentations d’une structure ou modèles récurrents (mots, statistiques, images, chiffres…).

Le Machine Learning effectue des prédictions et améliore ses propres performances

En résumé, le Deep Learning va permettre de construire un réseau de perceptrons qui vont permettre de résoudre des problèmes autrement plus complexes.

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