L’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement sont fortement associés à la puissance de calcul de l’intelligence artificielle (IA). Il s’agit de fonctions autonomes d’apprentissage automatique qui permettent aux ordinateurs de créer leurs propres principes pour trouver des solutions. Ces deux types d’apprentissage peuvent également coexister dans plusieurs programmes. En général, l’apprentissage profond utilise des données actuelles, tandis que l’apprentissage par renforcement utilise la méthode d’essai et d’erreur pour établir des prédictions. Les discussions suivantes approfondissent ces distinctions.
Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond est également appelé apprentissage structuré profond ou apprentissage hiérarchique. Il a été introduit pour la première fois en 1986 par Rina Dechter, professeur d’informatique. Il utilise les informations actuelles pour enseigner aux algorithmes à rechercher des modèles pertinents qui sont essentiels pour prévoir les données. Ce système utilise différents niveaux de réseaux neuronaux artificiels similaires à la composition neuronale du cerveau humain. À l’aide de liens complexes, l’algorithme peut être en mesure de traiter des millions d’informations et de se concentrer sur une prédiction plus spécifique.
Ce type d’apprentissage peut être appliqué lorsque des développeurs souhaitent qu’un logiciel repère la couleur violette sur différentes photos. Le programme serait alors alimenté par un certain nombre d’images (d’où l’apprentissage « en profondeur ») avec et sans couleur violette. Grâce au regroupement, le programme sera en mesure d’identifier des modèles et d’apprendre quand signaler une couleur comme étant violette. L’apprentissage en profondeur est utilisé dans divers programmes de reconnaissance tels que les analyses d’images et les tâches de prévision telles que les prédictions de séries temporelles.
Qu’est-ce que l’apprentissage par renforcement ?
L’apprentissage par renforcement permet généralement de faire des prédictions par essais et erreurs. En ce qui concerne son histoire du point de vue de l’IA, il a été développé à la fin des années 1980 ; il était basé sur les résultats d’expériences sur les animaux, des concepts sur le contrôle optimal et des méthodes de différences temporelles. Avec l’apprentissage supervisé et non supervisé, le renforcement est l’un des paradigmes fondamentaux de l’apprentissage automatique. Comme son nom l’indique, l’algorithme est formé par le biais de récompenses.
Par exemple, une IA est développée pour jouer avec des humains dans un certain jeu mobile. Chaque fois que l’IA perd, l’algorithme est révisé pour maximiser son score. Ce type de technique apprend donc de ses erreurs. Après de nombreux cycles, l’IA a évolué et est devenue meilleure que les joueurs humains. L’apprentissage par renforcement est appliqué à diverses technologies de pointe telles que l’amélioration de la robotique, l’exploration de texte et les soins de santé.
Différence entre l’apprentissage profond et l’apprentissage par renforcement
Technique d’apprentissage
L’apprentissage profond est capable d’exécuter le comportement cible en analysant les données existantes et en appliquant ce qui a été appris à un nouvel ensemble d’informations. D’autre part, l’apprentissage par renforcement est capable de modifier sa réponse en adaptant un retour d’information continu.
Existence des données
L’apprentissage profond fonctionne avec des données déjà existantes, car elles sont indispensables à l’entraînement de l’algorithme. Quant à l’apprentissage par renforcement, il est de nature exploratoire et peut être développé sans disposer d’un ensemble de données, car il apprend par essais et erreurs.
Application
L’apprentissage profond est utilisé pour la reconnaissance d’images et de la parole, la préformation de réseaux profonds et les tâches de réduction des dimensions. En comparaison, l’apprentissage par renforcement est utilisé pour interagir avec des stimuli externes avec un contrôle optimal, comme dans la robotique, la programmation d’ascenseurs, les télécommunications, les jeux informatiques et l’intelligence artificielle dans le domaine de la santé.
Également connu sous le nom de
L’apprentissage profond est également connu sous le nom d’apprentissage hiérarchique ou d’apprentissage structuré profond, tandis que l’apprentissage par renforcement n’a pas d’autres termes largement connus.
Apprentissage automatique
L’apprentissage profond est l’une des nombreuses méthodes d’apprentissage automatique. En revanche, l’apprentissage par renforcement est un domaine de l’apprentissage automatique ; c’est l’un des trois paradigmes fondamentaux.
Le cerveau humain
Par rapport à l’apprentissage profond, l’apprentissage par renforcement est plus proche des capacités du cerveau humain, car ce type d’intelligence peut être amélioré grâce au retour d’information. L’apprentissage en profondeur sert principalement à la reconnaissance et est moins lié à l’interaction.
Histoire
L’apprentissage profond a été introduit pour la première fois en 1986 par Rina Dechter, tandis que l’apprentissage par renforcement a été développé à la fin des années 1980 sur la base des concepts de l’expérimentation animale, du contrôle optimal et des méthodes de différences temporelles.