Dans le monde d’aujourd’hui, des termes tels que machine learning et deep learning sont utilisés de manière interchangeable. Cependant, il existe une différence entre les deux. Tous deux sont des sous-ensembles de l’intelligence artificielle (IA), qui consiste à créer des machines intelligentes capables de travailler et de penser comme des êtres humains. Dans cet article, nous allons explorer la différence entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.
L’apprentissage automatique est une méthode permettant d’enseigner aux machines à apprendre et à s’améliorer à partir de l’expérience sans être explicitement programmées. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’IA qui permet aux machines d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sur la base de ces données. Les algorithmes d’apprentissage automatique sont conçus pour améliorer leurs performances au fil du temps, à mesure qu’ils sont exposés à davantage de données.
L’apprentissage en profondeur, quant à lui, est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui implique l’entraînement de réseaux neuronaux artificiels pour apprendre à partir de grandes quantités de données. Il est appelé apprentissage « profond » parce que les réseaux neuronaux utilisés dans l’apprentissage profond ont plusieurs couches, ce qui leur permet d’apprendre et de faire des prédictions avec plus de précision. L’apprentissage profond est souvent utilisé pour des tâches complexes telles que la reconnaissance d’images et de la parole.
Alors, quand devriez-vous utiliser l’apprentissage profond ? L’apprentissage profond est mieux adapté aux tâches complexes qui requièrent beaucoup de données pour l’apprentissage. Par exemple, les voitures autonomes utilisent l’apprentissage profond pour reconnaître des objets et prendre des décisions basées sur ce qu’elles « voient ». La reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel sont d’autres exemples de tâches nécessitant un apprentissage profond.
Voyons maintenant comment fonctionne l’IA. L’IA consiste à créer des machines intelligentes capables de penser et de travailler comme des humains. Les systèmes d’IA sont conçus pour apprendre et s’améliorer grâce à l’expérience. Ils utilisent des algorithmes, qui sont des ensembles de règles et d’instructions guidant le comportement de la machine. La machine apprend en analysant des données et des modèles dans ces données. Plus la machine est exposée à des données, plus elle devient apte à faire des prédictions et à prendre des décisions.
L’apprentissage automatique et l’IA sont étroitement liés. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui permet aux machines d’apprendre à partir de données, tandis que l’IA consiste à créer des machines intelligentes capables de penser et de travailler comme des humains. L’apprentissage automatique et l’IA impliquent tous deux d’analyser des données et de faire des prédictions sur la base de ces données.
Qui a inventé l’apprentissage automatique ? L’apprentissage automatique existe depuis des décennies, mais le terme a été utilisé pour la première fois en 1959 par Arthur Samuel. Samuel était un informaticien qui a développé un programme capable d’apprendre à jouer aux dames. Son programme était capable d’améliorer ses performances au fil du temps, à mesure qu’il jouait davantage de parties.
En conclusion, l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont deux sous-ensembles de l’IA qui consistent à apprendre aux machines à apprendre et à prendre des décisions sur la base de données. L’apprentissage automatique consiste à former des machines à apprendre à partir de données, tandis que l’apprentissage profond consiste à former des réseaux neuronaux artificiels à apprendre à partir de grandes quantités de données. L’apprentissage en profondeur est le mieux adapté aux tâches complexes qui nécessitent l’utilisation de nombreuses données. L’IA consiste à créer des machines intelligentes capables d’apprendre et de s’améliorer grâce à leur expérience. L’apprentissage automatique et l’IA sont étroitement liés et impliquent tous deux d’analyser des données et de faire des prédictions sur la base de ces données. C’est à Arthur Samuel que l’on doit l’invention de l’apprentissage automatique en 1959.
L’apprentissage automatique consiste à apprendre à un programme informatique à faire des prédictions ou à prendre des décisions précises sur la base de données. Pour faire de l’apprentissage automatique, vous devez suivre les étapes suivantes :
1. collecter et préparer les données : Rassemblez et nettoyez votre ensemble de données pour vous assurer qu’il est précis et complet.
2. Choisir un algorithme d’apprentissage automatique : Sélectionnez un algorithme adapté à vos données et au problème que vous essayez de résoudre.
Entraînez le modèle : Introduisez vos données dans l’algorithme et ajustez-le jusqu’à ce qu’il puisse faire des prédictions ou prendre des décisions précises.
4. tester le modèle : Utilisez un ensemble de données distinct pour tester la précision de votre modèle.
5. Déployez le modèle : Une fois que vous êtes satisfait des performances du modèle, déployez-le dans un environnement de production pour faire des prédictions ou prendre des décisions sur de nouvelles données.