Apprentissage automatique vs réseaux de neurones : quelle est la différence ?

L'intelligence artificielle (IA), l'apprentissage automatique (ML) et l'apprentissage profond (DL) sont devenus si profondément imbriqués dans notre vie quotidienne et si rapidement que nous nous y sommes habitués sans même connaître leurs connotations. Pour la plupart des gens, AI, ML et DL sont identiques. Cependant, bien que ces technologies soient interdépendantes, elles présentent des différences innées.

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Aujourd'hui, nous allons faire la lumière sur l'une de ces sources de confusion massive - Machine Learning vs Neural Network.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique s'inscrit dans le cadre plus large de l'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique vise à construire des systèmes intelligents ou des machines capables d'apprendre et de s'entraîner automatiquement par l'expérience, sans être explicitement programmés ni nécessiter aucune intervention humaine.

En ce sens, le Machine Learning est une activité en constante évolution. L'apprentissage automatique vise à comprendre la structure des données de l'ensemble de données disponible et à intégrer les données dans des modèles ML pouvant être utilisés par les entreprises et les organisations.

Les deux principales méthodes de ML sont l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. En savoir plus sur les types d'apprentissage automatique.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?

La structure du cerveau humain inspire un réseau de neurones. Il s'agit essentiellement d'un modèle d'apprentissage automatique (plus précisément, Deep Learning) qui est utilisé dans l'apprentissage non supervisé. Un réseau de neurones est un réseau d'entités interconnectées appelées nœuds dans lequel chaque nœud est responsable d'un calcul simple. De cette façon, un réseau de neurones fonctionne de la même manière que les neurones du cerveau humain.

Lire : Apprentissage en profondeur vs réseau de neurones

Apprentissage automatique vs réseau de neurones : principales différences

Examinons les principales différences entre l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones.

1. L'apprentissage automatique utilise des algorithmes avancés qui analysent les données, en tirent des enseignements et utilisent ces apprentissages pour découvrir des modèles d'intérêt significatifs. Alors qu'un réseau de neurones consiste en un assortiment d'algorithmes utilisés dans l'apprentissage automatique pour la modélisation de données à l'aide de graphes de neurones.

2. Alors qu'un modèle d'apprentissage automatique prend des décisions en fonction de ce qu'il a appris des données, un réseau de neurones organise les algorithmes de manière à pouvoir prendre des décisions précises par lui-même. Ainsi, bien que les modèles d'apprentissage automatique puissent apprendre à partir des données, dans les premières étapes, ils peuvent nécessiter une intervention humaine.

Les réseaux de neurones ne nécessitent pas d'intervention humaine car les couches imbriquées à l'intérieur transmettent les données à travers des hiérarchies de divers concepts, ce qui les rend finalement capables d'apprendre à travers leurs propres erreurs.

3. Comme nous l'avons mentionné précédemment, les modèles d'apprentissage automatique peuvent être classés en deux types : les modèles d'apprentissage supervisés et non supervisés. Cependant, les réseaux de neurones peuvent être classés en réseaux de neurones à réaction, récurrents, convolutionnels et modulaires.

4. Un modèle ML fonctionne de manière simple : il est alimenté par des données et en tire des enseignements. Avec le temps, le modèle ML devient plus mature et formé car il apprend continuellement à partir des données. Au contraire, la structure d'un réseau de neurones est assez compliquée. Dans celui-ci, les données traversent plusieurs couches de nœuds interconnectés, chaque nœud classant les caractéristiques et les informations de la couche précédente avant de transmettre les résultats aux autres nœuds des couches suivantes.

5. Étant donné que les modèles d'apprentissage automatique sont adaptatifs, ils évoluent continuellement en apprenant à travers de nouveaux exemples de données et d'expériences. Ainsi, les modèles peuvent identifier les modèles dans les données. Ici, les données sont la seule couche d'entrée. Cependant, même dans un modèle de réseau neuronal simple, il existe plusieurs couches.

La première couche est la couche d'entrée, suivie d'une couche cachée, puis enfin d'une couche de sortie. Chaque couche contient un ou plusieurs neurones. En augmentant le nombre de couches cachées dans un modèle de réseau neuronal, vous pouvez augmenter ses capacités de calcul et de résolution de problèmes.

6. Les compétences requises pour l'apprentissage automatique comprennent la programmation, les probabilités et les statistiques, le Big Data et Hadoop, la connaissance des cadres ML, des structures de données et des algorithmes. Les réseaux de neurones exigent des compétences telles que la modélisation de données, les mathématiques, l'algèbre linéaire et la théorie des graphes, la programmation, les probabilités et les statistiques.

7. L'apprentissage automatique est appliqué dans des domaines tels que la santé, la vente au détail, le commerce électronique (moteurs de recommandation), le BFSI, les voitures autonomes, le streaming vidéo en ligne, l'IoT, le transport et la logistique, pour n'en nommer que quelques-uns. Les réseaux de neurones, quant à eux, sont utilisés pour résoudre de nombreux défis commerciaux, notamment la prévision des ventes, la validation des données, la recherche de clients, la gestion des risques, la reconnaissance vocale et la reconnaissance de caractères, entre autres.

Conclusion

Ce sont quelques-unes des principales différences entre l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones. Les réseaux de neurones font essentiellement partie du Deep Learning, qui à son tour est un sous-ensemble du Machine Learning. Ainsi, les réseaux de neurones ne sont rien d'autre qu'une application très avancée de l'apprentissage automatique qui trouve maintenant des applications dans de nombreux domaines d'intérêt.

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