Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est un ensemble de méthodes utilisées pour créer des programmes informatiques capables d’apprendre à partir d’observations et de faire des prédictions. L’apprentissage automatique utilise des algorithmes, des régressions et des sciences connexes pour comprendre les données. Ces algorithmes peuvent généralement être considérés comme des modèles statistiques et des réseaux.
Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond est un sous-ensemble de méthodes d’apprentissage automatique. Les données sont analysées à travers plusieurs couches d’un réseau d’apprentissage profond afin que le réseau puisse tirer des conclusions et prendre des décisions concernant les données. Les méthodes d’apprentissage profond permettent une grande précision sur de grands ensembles de données, mais ces caractéristiques rendent l’apprentissage profond beaucoup plus gourmand en ressources que l’apprentissage automatique classique.
Différences entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond
Relation avec l’intelligence artificielle
Depuis plusieurs décennies, l’apprentissage automatique est utilisé comme une méthode permettant de doter les machines d’une intelligence artificielle. À la base, le domaine de l’apprentissage automatique se concentre sur la création d’ordinateurs capables d’apprendre et de prendre des décisions, ce qui rend l’apprentissage automatique bien adapté à la recherche sur l’intelligence artificielle. Cependant, tous les modèles d’apprentissage automatique ne sont pas destinés à développer une « véritable » intelligence artificielle qui égale ou dépasse parfaitement l’intelligence humaine. Au contraire, les modèles sont souvent conçus pour étudier des problèmes spécifiques et limités.
L’apprentissage profond a été proposé dès les premières discussions sur l’apprentissage automatique, mais peu de chercheurs ont poursuivi les méthodes d’apprentissage profond parce que les exigences en matière de calcul de l’apprentissage profond sont beaucoup plus importantes que celles de l’apprentissage automatique classique. Cependant, la puissance de calcul des ordinateurs a augmenté de manière exponentielle depuis 2000, ce qui a permis aux chercheurs d’apporter d’énormes améliorations à l’apprentissage automatique et à la construction de l’intelligence artificielle. Étant donné que les modèles d’apprentissage profond s’adaptent bien à l’augmentation des données, l’apprentissage profond a le potentiel de surmonter des obstacles importants dans la création d’une véritable intelligence artificielle.
Construction de base en apprentissage automatique et en apprentissage profond
L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont tous deux algorithmiques. Dans l’apprentissage automatique classique, les chercheurs utilisent une quantité relativement faible de données et décident quelles sont les caractéristiques les plus importantes des données dont l’algorithme a besoin pour faire des prédictions. Cette méthode s’appelle l’ingénierie des caractéristiques. Par exemple, si l’on apprend à un programme d’apprentissage automatique à reconnaître l’image d’un avion, ses programmeurs créeront des algorithmes qui permettront au programme de reconnaître les formes, les couleurs et les tailles typiques des avions commerciaux. Grâce à ces informations, le programme d’apprentissage automatique pourrait prédire si les images qui lui sont présentées comprennent des avions.
L’apprentissage en profondeur se distingue généralement de l’apprentissage automatique classique par ses nombreuses couches de prise de décision. Les réseaux d’apprentissage profond sont souvent considérés comme des « boîtes noires » parce que les données sont analysées à travers de multiples couches de réseau qui font chacune des observations. Cela peut rendre les résultats plus difficiles à comprendre que ceux de l’apprentissage automatique classique. Le nombre exact de couches ou d’étapes dans la prise de décision dépend du type et de la complexité du modèle choisi.
Données et évolutivité dans l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond
L’apprentissage automatique utilise traditionnellement de petits ensembles de données à partir desquels il apprend et fait des prédictions. Avec de petites quantités de données, les chercheurs peuvent déterminer des caractéristiques précises qui aideront le programme d’apprentissage automatique à comprendre et à apprendre à partir des données. Toutefois, si le programme rencontre des informations qu’il ne peut pas classer sur la base de ses algorithmes préexistants, les chercheurs doivent généralement analyser manuellement les données problématiques et créer une nouvelle caractéristique. Pour cette raison, l’apprentissage automatique classique n’est généralement pas adapté à des quantités massives de données, mais il peut minimiser les erreurs sur des ensembles de données plus petits.
L’apprentissage profond est particulièrement adapté aux grands ensembles de données, et les modèles ont souvent besoin de grands ensembles de données pour être utiles. En raison de sa complexité, un réseau d’apprentissage profond a besoin d’une quantité importante de données de formation et de données supplémentaires pour tester le réseau après la formation. Actuellement, les chercheurs affinent les réseaux d’apprentissage profond pour qu’ils soient plus efficaces et utilisent des ensembles de données plus petits.
Exigences de performance pour l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond
L’apprentissage automatique a des exigences variables en matière de performances informatiques. Il existe de nombreux modèles qui peuvent être exécutés sur un ordinateur personnel moyen. Plus les méthodes statistiques et mathématiques sont avancées, plus il est difficile pour l’ordinateur de traiter rapidement les données.
L’apprentissage en profondeur a tendance à être très gourmand en ressources. L’analyse de grandes quantités d’informations à travers de multiples couches de prise de décision nécessite une grande puissance de calcul. À mesure que les ordinateurs deviennent plus rapides, l’apprentissage en profondeur devient de plus en plus accessible.
Limites de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage profond
Traditionnellement, l’apprentissage automatique présente quelques limites communes et significatives. Le surajustement est un problème statistique qui peut affecter un algorithme d’apprentissage automatique. Un algorithme d’apprentissage automatique contient une certaine quantité d' »erreur » lors de l’analyse et de la prédiction des données. L’algorithme est censé montrer une relation entre les variables pertinentes, mais en cas d’ajustement excessif, il commence à capturer l’erreur également, ce qui conduit à un modèle plus « bruyant » ou inexact. Les modèles d’apprentissage automatique peuvent également être biaisés par les idiosyncrasies des données avec lesquelles ils ont été formés, un problème qui est particulièrement évident lorsque les chercheurs forment des algorithmes sur l’ensemble des données disponibles au lieu de conserver une partie des données pour tester l’algorithme.
L’apprentissage profond présente les mêmes pièges statistiques que l’apprentissage automatique classique, ainsi que quelques problèmes spécifiques. Pour de nombreux problèmes, il n’y a pas assez de données disponibles pour entraîner un réseau d’apprentissage profond raisonnablement précis. Il est souvent prohibitif ou impossible de recueillir davantage de données ou de simuler un problème réel, ce qui limite l’éventail actuel des sujets pour lesquels l’apprentissage profond peut être utilisé.
Résumé de Machine Vs. Apprentissage profond
L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond décrivent tous deux des méthodes permettant d’apprendre aux ordinateurs à apprendre et à prendre des décisions. L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique classique, et certaines divergences importantes font que l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique conviennent chacun à des applications différentes.