Apprentissage en profondeur contre apprentissage automatique : quelle est la différence ?

Alors que l'intelligence artificielle (IA) continue d'être plus présente dans notre vie quotidienne, comprendre toutes les différentes facettes qui créent la technologie peut sembler intimidant. Après suffisamment de recherches, cependant, nous pouvons commencer à découvrir les principaux sous-ensembles qui forment l'IA. Ensuite, nous pourrons examiner de plus près l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur.

Alors, est-ce que l'apprentissage en profondeur est un apprentissage automatique ?

Aujourd'hui, nous allons répondre à ce qui constitue chaque sous-ensemble et à ce que l'on entend par apprentissage en profondeur. Après avoir appris la différence entre l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur, vous serez en mesure de comprendre laquelle convient le mieux à votre entreprise et quelles opportunités chacun a à offrir.

Apprentissage en profondeur contre IA

Tout d'abord, nous devrions commencer par ce qu'est l'IA et comment l'intelligence artificielle et l'apprentissage en profondeur sont liés.

L'IA est une science large couvrant les concepts qui permettent aux machines de traiter des informations et de formuler des décisions à partir de données comme les humains, sinon de manière supérieure. Cette intelligence intégrée aux machines peut être utilisée pour calculer des prévisions, automatiser les processus et rationaliser la production.

L'IA est souvent divisée en trois catégories principales, à savoir : 

l'intelligence artificielle faible

L'intelligence artificielle faible est l'échelon le plus bas du calcul de l'IA, car elle ne peut être appliquée qu'à une tâche prédéfinie et spécialisée. Cette catégorie d'IA existe depuis un certain temps, car elle est utilisée pour résoudre des problèmes d'échecs, explorer des pages Web ou alimenter des chatbots.

Intelligence artificielle générale

L'intelligence artificielle générale est plus difficile à définir car elle en est encore à ses balbutiements et la technologie naissante n'a pas été perfectionnée. Un consensus général estime que l'intelligence artificielle générale devrait au moins égaler celle d'une fonction cognitive humaine et être capable :

• d'utiliser la raison
• de générer des décisions de bon sens
• d'apprendre et de planifier
• de communiquer et de se faire passer pour un humain
• d'utiliser ces capacités pour atteindre un objectif

Super intelligence artificielle

La super intelligence artificielle est la forme la plus puissante d'IA et devrait démontrer une intelligence supérieure aux humains dans la création de plans, le raisonnement déductif et la production. La super intelligence artificielle est encore du domaine de la science-fiction. Cependant, le domaine de l'IA connaît une croissance exponentielle chaque année.

Dans l'état actuel des choses, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur appartiennent toujours à la catégorie de l'intelligence artificielle faible, mais commencent à percer dans l'intelligence artificielle générale.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Maintenant que nous comprenons les bases de l'intelligence artificielle, il est temps de comprendre les différences entre l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique. À la base, l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui permet à un système d'apprendre à partir de données alimentées et améliorées sur le chiffre de sortie qu'il produit. Ce processus contourne la nécessité pour un programmeur d'effectuer activement des ajustements pour générer un résultat correct à partir du système, apprenant efficacement de manière indépendante.

Ce processus d'apprentissage commence par recevoir des données et des instructions spécifiques pour déterminer si des modèles observables peuvent être détectés. Si des modèles et des séquences sont trouvés, ces informations, dans certains cas, sont conservées et utilisées pour déterminer la pertinence avec laquelle de nouvelles données devraient être affectées. L'objectif du système est d'apprendre avec un minimum de, voire aucune, supervision humaine.

Un exemple de traduction automatique serait la façon dont le texte est analysé en séquences de mots clés ou de phrases. Le système utiliserait alors l'analyse sémantique pour reproduire une approche humaniste pour déchiffrer la signification d'un bloc de texte.

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

Maintenant que nous comprenons un sous-ensemble de l'IA, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont-ils identiques ?

Comparer l'apprentissage en profondeur à l'apprentissage automatique revient à comparer l'apprentissage automatique à l'IA. Chacun est un sous-ensemble de l'autre. L'apprentissage en profondeur est remarquable car il s'appuie sur des réseaux de neurones artificiels pour organiser les informations et produire un résultat utilisable. Un réseau de neurones artificiels est un système composé de neurones (nœuds) et de connexions (synapses) pour reproduire la structure d'un cerveau humain.

Ce système collecte les données, les traite à travers les neurones et, dans certains programmes, retracera les neurones pour corriger les erreurs. Ces neurones retiennent des données mémétiques qui sont appliquées à une donnée, lui donnant une valeur pondérée. Si le neurone ajoute suffisamment de poids à l'information pour qu'elle puisse dépasser un seuil prédéfini, elle est transmise au neurone suivant et le processus recommence.

Apprentissage en profondeur contre apprentissage automatique

Comme indiqué ci-dessus, la différence entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur n'est pas tant ce qu'ils sont que la façon dont ils sont appliqués.

Les premiers modèles d'apprentissage automatique pourraient s'adapter à de nouvelles tâches étant donné qu'ils sont continuellement alimentés en nouvelles données sous la supervision d'un technicien. Dans la plupart des cas, si un système d'apprentissage automatique rencontre une erreur ou produit un résultat inexact, il devra être ajusté manuellement. Grâce au modèle de réseau neuronal artificiel de l'apprentissage en profondeur, tel que les réseaux neuronaux récurrents, il peut déterminer s'il a produit un résultat inexact et effectuer des ajustements via ses neurones.

Alors qu'il devient de plus en plus facile d'atteindre une communauté mondiale, le besoin de localisation devient plus urgent. Bien qu'il existe des différences entre l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique, chacun comble le fossé restant en se connectant à une communauté internationale.

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