dimanche, 22 mai 2022

Apprentissage profond vs apprentissage automatique – Pourquoi la différence est importante

  • Apprentissage automatique vs apprentissage profond : deux sous-ensembles de système expert qui ont suscité beaucoup d’attention ces dernières années
  • Fondamentalement, la connaissance approfondie est un sous-ensemble spécialisé d’intelligence artificielle qui, à son tour, est un sous-ensemble de système expert.
De nombreux responsables de l’IA admettent que le deep learning est encore hors de leur portée

L’intelligence artificielle (IA), l’apprentissage automatique et la connaissance approfondie sont les mots à la mode de ce siècle. Leur large éventail d’applications a changé les applications de la technologie dans un grand nombre de domaines. Les professionnels supposés peuvent utiliser ces termes affiliés à l’IA de manière extensive et généralement interchangeable. La réalité est qu’il y a une grande différence entre tous ces éléments.

Aucun endroit n’a eu une plus grande effet au début du 21e siècle que dans le bureau. Les technologies d’apprentissage automatique génèrent des gains d’efficacité qui n’ont en fait jamais été vus auparavant. Des outils de gestion du flux de travail aux prévisions de tendances et même à la méthode de des marques d’achat, l’IA est en train de changer la façon dont nous faisons des affaires.

Alors que l’IA est un terme générique pour tout programme informatique qui fait quelque chose d’intelligent, pour imiter comportement humain intelligent. Un sous-ensemble de l’IA est l’intelligence artificielle, tandis que la connaissance approfondie, en revanche, est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. En termes simples, toute intelligence artificielle est une IA, mais toute l’IA n’est pas un apprentissage automatique, etc.

La main humaine dans la machine

L’apprentissage automatique, un sous-ensemble de l’IA, sert à fournir aux machines la capacité de découvrir instantanément et d’agir sur la base de l’expérience précédente. L’intelligence artificielle implique « l’exécution » de différents algorithmes, y compris les réseaux de neurones qui aident à résoudre les problèmes.

En gros, la procédure de découverte de ces algorithmes peut être supervisée ou non supervisée, en fonction des informations utilisées pour alimenter les algorithmes. Le temps et les bons algorithmes de connaissance font toute la distinction.

Qu’en est-il de l’apprentissage en profondeur ?

Un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, la connaissance en profondeur structure les algorithmes en plusieurs couches afin de créer un « réseau de neurones synthétiques » (ANN). Ce réseau neuronal peut tirer parti des informations et prendre des décisions intelligentes par lui-même.

Le style d’un tel ANN est inspiré du réseau neuronal biologique du cerveau humain, conduisant à une procédure de découverte qui est bien plus capable que celui des conceptions d’apprentissage automatique standard.

Aujourd’hui, l’apprentissage en profondeur est utilisé dans de nombreux domaines. Les voitures et camions autonomes, les assistants virtuels comme Alexa, Siri et Assistant, les systèmes de reconnaissance vocale, la vision du système informatique, les chirurgies robotiques sont autant d’applications fascinantes de l’apprentissage en profondeur.

INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

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Connaissance approfondie vs apprentissage automatique

Pour en termes simples, la différence essentielle entre l’appareil et l’apprentissage en profondeur est liée à la façon dont les informations sont transportées vers le système. Alors que l’apprentissage automatique s’appuie sur la façon dont il a été formé par des êtres humains, l’apprentissage en profondeur repose sur des connexions neuronales artificielles et ne nécessite pas la participation humaine.

Sans l’aspect de la formation humaine, l’apprentissage en profondeur nécessite beaucoup plus d’informations qu’un dispositif conventionnel découvrant l’algorithme pour fonctionner correctement. L’apprentissage automatique peut fonctionner avec un millier de points d’information, l’apprentissage en profondeur généralement uniquement avec des millions.

En raison de la structure multicouche complexe, un système d’apprentissage en profondeur nécessite un ensemble de données volumineux pour supprimer les modifications et effectuer des interprétations de qualité supérieure. En fin de compte, en ce qui concerne la connaissance approfondie par rapport à l’apprentissage automatique, les deux présentent une valeur indéniable dans la vie humaine moderne, mais ne fonctionnent pas de la même manière pour résoudre exactement les mêmes problèmes.

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