Machine Learning Vs Deep Learning : Différence entre Machine Learning et Deep Learning

L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont tous deux des mots à la mode dans l'industrie technologique. L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont tous deux la subdivision de la technologie de l'intelligence artificielle. Si nous détaillons davantage, l'apprentissage en profondeur est une subdivision de la technologie d'apprentissage automatique.

Si vous connaissez les bases du machine learning et du deep learning, c'est une excellente nouvelle !

Cependant, si vous êtes nouveau dans le domaine de l'IA, vous devez être confus. Quelle est la différence entre le machine learning et le deep learning ?

Il n'y a pas de quoi s'inquiéter. Cet article explique les différences dans un langage facile à comprendre.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est une branche de la technologie qui étudie les algorithmes informatiques. Ces algorithmes permettent au système d'apprendre à partir des données ou de s'améliorer par lui-même grâce à l'expérience. Les algorithmes d'apprentissage automatique font des prédictions ou des décisions sans être explicitement programmés.

Pour faire simple, permettez-moi de vous rappeler quelques applications d'IA que vous avez utilisées. Vous souvenez-vous avoir joué aux échecs avec un ordinateur ? Oui, c'était les débuts de l'IA. Ces jeux d'échecs étaient le résultat d'algorithmes codés en dur conçus par un programmeur. Un programmeur informatique a pensé à une série de mouvements intelligents avec les meilleurs résultats et a écrit des codes pour ces jeux d'échecs.

L'apprentissage automatique est bien en avance sur les premiers jours des algorithmes d'IA. Les algorithmes d'apprentissage automatique ne sont pas conçus avec des règles codées en dur pour résoudre le problème. Ces algorithmes apprennent par eux-mêmes en leur fournissant des données du monde réel. Cela signifie qu'au fil du temps, les algorithmes d'apprentissage automatique deviennent intelligents et font leurs propres prédictions.

Prenons un exemple et comprenons comment ces algorithmes apprennent par eux-mêmes. Alimentez une collection d'images de lapin et de souris à l'algorithme ML. Vous souhaitez maintenant identifier séparément les images de lapin et de souris à l'aide de l'algorithme ML. Vous devez fournir des données structurées à l'algorithme ML pour qu'il fonctionne. Étiquetez maintenant les caractéristiques spécifiques du lapin et de la souris dans les images et présentez-les à l'algorithme ML. Les algorithmes ML apprendront les caractéristiques distinctes de ces deux animaux à partir de ces données étiquetées. Il continue d'identifier des millions d'images de lapins et de souris sur la base des caractéristiques qu'il a apprises des étiquettes.

Lire la suite : Apprentissage en profondeur vs réseaux de neurones : différence entre l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones

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

L'apprentissage en profondeur est une branche de l'apprentissage automatique constituée de neurones virtuels dans la couche successive. L'apprentissage en profondeur est extrêmement flexible et s'inspire du fonctionnement du cerveau humain. Le travail de chaque neurone consiste à analyser l'entrée qui y pénètre et à décider de transférer ou non la sortie vers les neurones suivants. Chaque neurone d'une couche est connecté. Le réseau de neurones peut résoudre un grand nombre de problèmes, tout comme le cerveau humain.

Pour comprendre comment fonctionne l'apprentissage en profondeur, prenons le même exemple d'identification d'image de lapin et de souris. Pour résoudre ce problème, les réseaux d'apprentissage en profondeur adopteront une approche différente. L'avantage est qu'il n'a pas besoin de données structurées ou étiquetées pour identifier l'animal.

Lorsque nous transmettons des images de lapins et de souris à des réseaux de neurones d'apprentissage en profondeur, cette entrée passe par une couche différente de neurones. Chaque couche de neurones dans la hiérarchie définira une caractéristique spécifique de l'image et la déplacera au niveau suivant. Pouvez-vous maintenant voir la similitude entre les réseaux d'apprentissage en profondeur et le cerveau humain ? Le cerveau humain résout également le problème en le transmettant à une hiérarchie différente de concepts et de requêtes et en trouvant une solution.

Une fois que les données sont traitées à travers une couche différente du réseau de neurones, cela créera un identifiant spécifique pour classer les deux animaux.

Principales différences entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur

Ce ne sont que des exemples de base pour expliquer le fonctionnement de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur. Résumons maintenant les principales différences :

• L'apprentissage automatique nécessite des données structurées et un apprentissage à partir de fonctionnalités étiquetées. En comparaison, Deep Learning ne nécessite pas de données structurées ou étiquetées et traite les données au sein du réseau de neurones artificiels.

• Les algorithmes d'apprentissage automatique sont conçus de telle manière qu'ils apprennent à faire les choses avec l'expérience. Chaque fois que la sortie souhaitée n'est pas reçue, une intervention humaine est nécessaire pour recycler l'algorithme. En comparaison, les réseaux de neurones d'apprentissage profond apprennent de leurs erreurs et ne nécessitent pas d'intervention humaine. Cependant, si l'entrée n'est pas de bonne qualité, même l'apprentissage en profondeur peut donner une sortie indésirable car ils produisent une sortie via un réseau de neurones en couches.

Comme nous l'avons vu dans les deux cas, les données d'entrée sont essentielles. La qualité des données d'entrée détermine la qualité de la sortie.

Voyons également les usages du machine learning et du deep learning :

Utilisation de l'apprentissage automatique

• Dans une organisation qui dispose de données structurées, l'apprentissage automatique peut être utile. Ils peuvent facilement utiliser ces données pour former des algorithmes d'apprentissage automatique.
• L'application intelligente de solutions d'apprentissage automatique peut contribuer à l'automatisation de divers processus métier.
• Il peut également être utilisé pour développer des chatbots.

Utilisation de l'apprentissage en profondeur

• Lorsqu'une organisation traite une quantité massive de données non structurées, l'apprentissage en profondeur est une meilleure option.

• Dans le cas de problèmes complexes, le deep learning apporte de meilleures solutions.

• L'utilisation de l'apprentissage en profondeur brille dans le cas du traitement du langage naturel ou de la reconnaissance vocale.

Demande d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur dans la science des données et l'IA

Dans une entreprise, une quantité considérable de données est générée quotidiennement. De nombreuses informations cruciales passent inaperçues en raison de la grande quantité de données. Désormais, les entreprises ont très bien compris la puissance de l'analyse des données. Le traitement approfondi des données peut générer diverses informations qui serviront à de nombreuses fins commerciales.

L'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, la science des données et l'IA font désormais partie intégrante de toute entreprise en croissance. Ces technologies sont déjà entrées dans nos vies sous la forme d'assistants modernes. Si vous prenez un aperçu, que ce soit Netflix ou Amazon, ils utilisent ces technologies pour la croissance de leur entreprise.

Lorsque vous parcourez un produit spécifique sur Amazon, sans le savoir, vous générez des données. Ces données sont analysées par un Data Scientist pour comprendre votre intérêt. Avez-vous déjà remarqué la tendance des publicités lorsque vous regardez YouTube ou Netflix ? Ces annonces sont des produits similaires de votre historique de navigation. Comment cela peut-il arriver? Ce n'est rien d'autre que la science des données qui fait son travail.

Comprenez maintenant le lien entre la science des données et l'apprentissage automatique.

La science des données est utilisée pour faire l'analyse et le traitement des données. L'objectif principal est d'extraire des résultats significatifs à des fins commerciales. La science des données implique non seulement le traitement des données, mais également l'extraction des données, le nettoyage des données, l'analyse des données, la visualisation des données et la génération de données d'informations exploitables. Il y a des tonnes de données qui passent inaperçues dans les affaires.

Un Data Scientist est une personne chargée d'extraire des informations significatives de ces données. En analysant le modèle de données, les scientifiques des données mettent en lumière les résultats de la production, le comportement des clients et d'autres objectifs commerciaux. La science des données est essentielle pour que les entreprises battent la concurrence sur le marché et améliorent la satisfaction des clients.

Alors, la question se pose, quel est le rôle de l'apprentissage automatique dans la science des données ?

En termes simples, l'apprentissage automatique fait partie de la science des données. Comme nous en avons discuté, les données sont générées en quantité massive dans les entreprises. Cela devient une tâche fastidieuse pour un Data Scientist de travailler dessus. Voici donc le rôle de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique utilise des statistiques et des algorithmes pour traiter et analyser les données. Tous ces traitements et analyses de données se font sans intervention humaine. Vous pouvez également dire que l'apprentissage automatique est une capacité donnée au système de traiter, d'analyser et de fournir des informations sur les résultats par lui-même.

Machine Learning et Deep Learning font partie des fonctionnalités de la science des données. Cependant, ces technologies sont utilisées dans un but distinct en intelligence artificielle.

L'apprentissage automatique, lorsqu'il est combiné à l'IA, devient une combinaison puissante. Aujourd'hui, les entreprises recherchent vigoureusement l'automatisation numérique. L'une des façons d'automatiser les processus métier consiste à utiliser Robotic Process Automation. RPA utilise à la fois l'IA et l'apprentissage automatique pour automatiser les processus métier. Désormais, les robots remplacent les humains pour les tâches banales et répétitives. Il aide les entreprises à mieux utiliser les ressources.

Comme vous pouvez le constater, le ML, l'IA et la science des données jouent un rôle crucial dans la transformation numérique. Le fait est que chaque entreprise est confrontée à des données massives, à un travail répétitif et à des clients exigeants. Le monde entier se dirige vers la transformation numérique. Dans ce scénario, des technologies telles que l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, l'IA et la science des données font fureur.

Compétences requises

Tout professionnel intéressé par les dernières technologies et l'amélioration des compétences peut apprendre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. Pour poursuivre une carrière dans ce domaine, le professionnel doit posséder les compétences suivantes :

• Cela nécessite une compréhension approfondie des statistiques, des algorithmes, un expert dans l'élaboration de données sous forme de probabilités, la création de modèles prédictifs et la capacité de résoudre des matrices de confusion.

• Le professionnel doit connaître les langages de programmation comme Python, R, C++ et Java.

• La modélisation des données est une compétence cruciale requise pour l'apprentissage automatique. Un professionnel doit avoir une compréhension approfondie du fonctionnement de la modélisation des données, des mesures de précision pour des erreurs données et de la stratégie d'évaluation de travail.

• Outre les compétences mentionnées ci-dessus, les professionnels doivent se tenir au courant des dernières technologies, outils de développement et algorithmes.

Comment maîtriser les compétences requises ?

upGrad est une solution unique pour tous vos besoins technologiques. Après avoir compris la demande du marché et les besoins individuels de perfectionnement, upGrad a conçu divers cours. upGrad propose plusieurs cours liés à l'IA, à la science des données, à l'apprentissage automatique et à l'apprentissage en profondeur. Découvrons leurs cours :

• Certification PG en apprentissage automatique et en apprentissage profond
• Certification PG en Machine Learning & NLP
• Diplôme PG en apprentissage automatique et IA
• Master of Science en apprentissage automatique et IA
• Certification avancée en Machine Learning & Cloud
• Certification PG en science des données
• Diplôme PG en science des données
• Master of Science en science des données

Tous ces cours sont conçus en gardant à l'esprit la demande de l'industrie. Ces cours sont définis selon les besoins professionnels de travail. Tout au long du cours, des experts de l'industrie prodigueront leurs conseils aux étudiants. Pour une meilleure expérience d'apprentissage, des mentors dédiés seront mis à la disposition des étudiants.

Quiconque souhaite faire passer sa carrière au niveau supérieur peut suivre ces cours. Les critères d'éligibilité minimaux sont n'importe quel baccalauréat et aucune expérience en codage n'est requise. La meilleure partie est après l'achèvement; bien sûr, vous recevrez une reconnaissance prestigieuse de l'IIIT-B.

Conclusion

L'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur, l'IA et la science des données sont en forte demande. Les entreprises évoluent vers la transformation numérique à un rythme rapide. La première étape vers le changement est l'automatisation et une connaissance approfondie des données de l'organisation.

Selon The Hindu, "La machine dominera le lieu de travail d'ici 2025". Le Forum économique mondial déclare : « Plus de 54 % des employés indiens dans 12 secteurs ont besoin d'être requalifiés d'ici 2022 ».

La révolution industrielle est à son apogée. Chaque entreprise souhaite automatiser son processus. Pour être leader du marché, il est crucial d'avoir une compréhension approfondie des exigences opérationnelles et des processus plus rapides pour gagner du temps et satisfaire les clients.

Il est impératif de comprendre que les technologies évoluent à un rythme rapide et que l'automatisation est à la mode. Les robots prendront en charge toutes les tâches de données répétitives, banales et massives. Dans un tel scénario, la main-d'œuvre humaine sera utilisée pour un meilleur travail. Désormais, la mise à niveau est obligatoire pour rester dans la compétition.

L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont l'épine dorsale des dernières technologies. Les tendances montrent également que l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur joueront un rôle essentiel dans l'automatisation des processus métier. Ainsi, maîtriser la compétence qui est très demandée vous offrira des opportunités illimitées.