Quelle est la différence entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond ?

L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont les deux principaux concepts de la science des données et des sous-ensembles du domaine plus vaste de l’intelligence artificielle. Les non-initiés utilisent souvent les termes apprentissage automatique, apprentissage profond et intelligence artificielle indistinctement. Ce sont des mots à la mode. Mais en réalité, bien qu’ils soient liés les uns aux autres, tous ces termes ont des significations différentes.

Par exemple, chez Pangeanic, nous utilisons la « traduction automatique adaptative en profondeur » basée sur des processus d’apprentissage profond automatisé. Dans cet article, nous allons expliquer la différence entre apprentissage automatique et apprentissage profond. Mais avant d’apprendre les différences, expliquons d’abord ces deux concepts.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique fait partie du domaine de l’intelligence artificielle et est une technologie en constant développement qui permet aux machines d’apprendre à partir de jeux de données antérieurs et d’effectuer une tâche particulière automatiquement. De cette façon, la quantité et la qualité des données, ainsi que d’autres paramètres (la variété du jeu de données d’entraînement, les « impuretés » ou « parasites » des données, les répétitions, les biais, le fait qu’elles contiennent des informations supplémentaires, c’est-à-dire qu’elles ont subi un processus d’annotation de données) auront un impact sur l’apprentissage automatique.

Grâce à l’apprentissage automatique, les ordinateurs (ou plutôt les algorithmes utilisant de gros processeurs graphiques) apprennent d’eux-mêmes à partir d’expériences passées, en utilisant des méthodes statistiques pour améliorer les performances et prédire les résultats sans être explicitement programmés à cette fin.

Les utilisations populaires de l’apprentissage automatique sont, par exemple, le filtrage du courrier électronique non sollicité (courrier indésirable ou spam), les recommandations de produits (livres, musique, et autres), la détection de la fraude en ligne, etc.

Certains algorithmes utiles d’apprentissage automatique sont :

• Algorithme de l’arbre de décision
• Classification naïve bayésienne
• Forêts aléatoires (forêts d’arbres décisionnels)
• Partitionnement en k-moyennes (pour l’exploration des données)
• Algorithme KNN
• Algorithme APriori, etc.

Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?

Nous pouvons comprendre le fonctionnement des modèles d’apprentissage automatique à travers l’exemple typique de l’identification de l’image d’un chat ou d’un chien. Pour l’identifier, le modèle d’apprentissage automatique prend de nombreuses images de chats et de chiens comme données d’entrée. Le modèle lui-même est responsable de la reconnaissance, de l’inférence et de l’extraction des différentes caractéristiques des images telles que la forme, la taille, le nez, les yeux, etc. Il applique l’algorithme de classification et prédit finalement le résultat.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?

L’apprentissage profond est un sous-ensemble spécialisé de l’apprentissage automatique. Techniquement, il fonctionne de la même manière que l’apprentissage automatique, mais avec des capacités et des approches différentes. Dans l’apprentissage profond, les modèles utilisent différentes couches pour apprendre et découvrir des idées à partir des données.

L’apprentissage profond (Deep Learning) est basé sur le fonctionnement des cellules du cerveau humain, connues sous le nom de neurones, ce qui nous amène à la notion de réseaux neuronaux artificiels. On parle également de réseaux neuronaux profonds ou d’apprentissage neuronal profond.

Certaines utilisations populaires de l’apprentissage profond sont les voitures autodidactes, la traduction automatique, le traitement du langage naturel, etc.

Certains modèles d’apprentissage profond populaires sont les suivants :

• Réseaux neuronaux convolutifs
• Réseaux neuronaux récurrents
• Auto-codeurs
• Réseaux neuronaux classiques, etc.

Comment fonctionne l’apprentissage profond ?

Nous pouvons comprendre le fonctionnement de l’apprentissage profond en utilisant l’exemple d’identification du chat et du chien. Le modèle d’apprentissage profond prend les images comme données d’entrée et les met directement dans les algorithmes sans nécessiter d’étapes d’extraction manuelle de caractéristiques. Les images passent dans les différentes couches du réseau neuronal artificiel et les couches prédisent le résultat final.

Comparaisons clés entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond

Observons les principales différences entre ces deux termes sur la base de différents paramètres :

Conclusion : nous pouvons dire que l’apprentissage profond est un apprentissage automatique, mais avec de plus grandes capacités et une approche de travail différente. Le choix de l’un ou l’autre apprentissage pour résoudre un problème particulier dépend non seulement de la complexité du problème mais aussi de la quantité de données disponibles.

Au cours de la dernière décennie, l’intelligence artificielle et des branches spécifiques telles que le traitement du langage naturel ont été intégrées dans notre vie quotidienne. Il s’agit, par exemple, des technologies qui recommandent des livres et des films, suggèrent des plats, personnalisent nos expériences en tant qu’utilisateurs de réseaux sociaux et peuvent prédire le comportement.