Deep Learning vs Machine Learning : quelle est la différence ?

Tout à coup, tout le monde parle de Deep Learning et de Machine Learning, qu'ils comprennent ou non les différences ! Que vous suiviez activement la science des données ou non, vous avez entendu ces termes.

Contenu

• Apprentissage en profondeur contre apprentissage automatique
• Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?
• Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?
• Quand utiliser le deep learning ?
• Quand utiliser l'apprentissage automatique ?
• La différence essentielle entre Machine Learning et Deep Learning
• À vous

Apprentissage en profondeur contre apprentissage automatique

L'apprentissage automatique utilise un groupe d'algorithmes pour analyser et interpréter les données, en tirer des enseignements et soutenir la compréhension, en prenant les meilleures décisions possibles. D'autre part, l'apprentissage en profondeur structure les algorithmes en plusieurs couches pour créer un 'réseau de neurones artificiels'. Ce réseau de neurones peut apprendre des informations et prendre lui-même des décisions intelligentes.

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

Le concept d'apprentissage en profondeur n'est pas nouveau. Il a été renversé depuis quelques années maintenant. Mais ces jours-ci, avec tout le battage médiatique, l'apprentissage en profondeur attire de plus en plus l'attention.

Les méthodes d'apprentissage automatique conventionnelles ont tendance à succomber aux changements environnementaux, tandis que l'apprentissage en profondeur s'adapte à ces changements par une rétroaction constante et pour améliorer le modèle. L'apprentissage en profondeur est grandement facilité par les réseaux de neurones qui imitent les neurones du cerveau humain et par l'architecture multicouche intégrée (peu visibles et peu cachées).

C'est une sorte d'apprentissage automatique compliqué qui collecte des données, en tire des enseignements et optimise le modèle. Souvent, certains problèmes sont si complexes qu'il est pratiquement impossible pour le cerveau humain de les saisir, et donc la programmation est une idée farfelue.

Les types primitifs de Siri et d'assistant Google sont des exemples appropriés d'apprentissage automatique programmé car ils sont utiles dans leur spectre programmé. Alors que l'esprit profond de Google est peut-être le meilleur exemple du processus d'apprentissage en profondeur. Essentiellement, l'apprentissage en profondeur signifie une machine qui apprend par elle-même par plusieurs méthodes d'essais et d'erreurs. Souvent quelques centaines de millions de fois !

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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Il s'agit d'un sous-ensemble de l'IA qui utilise des stratégies statistiques pour former une machine qui apprend sans être programmée explicitement en utilisant l'ensemble de connaissances en vigueur. Il a évolué à partir de l'étude de la reconnaissance des formes dans l'IA. En d'autres termes, il peut également être défini comme un sous-ensemble d'IA impliquant la création d'algorithmes qui peuvent se modifier sans intervention humaine pour fournir le résultat souhaité, en se nourrissant de données structurées.

Quand utiliser le deep learning ?

• Si vous êtes une entreprise avec des tonnes de connaissances pour en tirer des interprétations.
• Si vous devez résoudre des problèmes trop complexes pour le machine learning.
• Si vous dépensez des tonnes de ressources informatiques et de dépenses pour piloter du matériel et des logiciels pour former des réseaux d'apprentissage en profondeur.

Quand utiliser l'apprentissage automatique ?

• Si vous avez des données qui seront structurées et que vous souhaitez former les algorithmes d'apprentissage automatique.
• Si vous cherchez à tirer parti des avantages de l'IA pour surgir avant la concurrence.
• Les meilleures techniques de l'apprentissage automatique aident à l'automatisation de diverses opérations commerciales, y compris l'identification biométrique, la publicité, le marketing et la collecte de connaissances, et aident à tirer parti de grandes opportunités à plus long terme.

La différence essentielle entre Machine Learning et Deep Learning

1. La principale différence entre l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique provient de la manière dont les données sont présentées au système. Les algorithmes d'apprentissage automatique nécessitent presque toujours des données structurées, tandis que les réseaux d'apprentissage en profondeur croient en couches de l'ANN (réseaux de neurones artificiels).
2. Les algorithmes d'apprentissage automatique ont été conçus pour 'apprendre' à essayer de faire des choses en comprenant des données étiquetées, puis les utiliser pour fournir différentes sorties avec plus d'ensembles de connaissances. Cependant, ils doivent être recyclés par une intervention humaine lorsque la sortie particulière n'est pas celle spécifiée.
3. Les réseaux de Deep Learning ne nécessitent aucune intervention humaine car les couches imbriquées dans les réseaux de neurones placent les données à travers des hiérarchies de divers concepts, qui finissent par apprendre à travers leurs erreurs. Cependant, ceux-ci sont soumis à des résultats erronés si le niveau de connaissance n'est pas correct.

Étant donné que les algorithmes d'apprentissage automatique nécessitent des données étiquetées, ils ne conviennent pas pour démêler des requêtes complexes qui impliquent une énorme quantité de connaissances.

À vous

L'apprentissage en profondeur est une sorte d'apprentissage automatique compliqué qui s'avère utile lorsque les informations à traiter sont non structurées et colossales. Ainsi, l'apprentissage en profondeur peut répondre à un plus grand nombre de problèmes avec plus de facilité et d'efficacité. A travers cet article, nous avons eu un aperçu et une comparaison entre les techniques d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique.