Machine learning et deep learning : quelles différences ?
Quand on parle d’intelligence artificielle, on fait souvent référence à des algorithmes qui miment le cerveau humain. Autrement dit, il s’agit surtout de réseau de neurones souvent appelé « deep learning ». Cette stratégie diffère notamment de la « machine learning » qui est le regroupement des informations quantitatives et qualitatives.
La machine learning
Agence digitale ou agence internet, le recours à l’intelligence artificielle fait partie des stratégies de marketing digital. Parmi ces outils participants à l’amélioration des performances d’une entreprise, figure la machine learning. En effet, la machine learning est un sous-domaine de l’IA (Intelligence Artificielle). Cette notion requiert une grande quantité de données et de ressources matérielles. La machine learning permet aux vendeurs de cibler les clients potentiels, d’appréhender l’interdépendance passée et actuelle puis de prévoir les besoins et les prochaines actions sur Internet. Cela afin d’améliorer leur produit en conséquence. Le big data et la machine learning sont étroitement liés vu que cette dernière à besoin de données pour fonctionner.
La deep learning
La deep learning implique des algorithmes performants. C’est pourquoi il faudrait nécessairement un modèle très large pour appliquer ce procédé. Ce qui implique qu’il faut tenir compte de l’architecture du réseau de neurones. En effet, avec un réseau de neurones profonds, on obtient en général de meilleurs résultats en termes de performances digitales d’une agence. De ce fait, puisqu’on sera en présence d’algorithmes profonds et complexes, il revient à avoir une puissance de calcul pour pouvoir les entraîner.
Sur votre ordinateur, vous n’allez pas pouvoir entraîner des algorithmes du deep learning aussi facilement. Il faut énormément de temps. Dans cette perspective, vous êtes désormais sur une problématique de big data. Du coup, il faudra paralléliser souvent son entraînement, vu que plus l’algorithme est profond et complexe, plus cela va requérir de puissances calculatoires.
En conséquence, pour faire un algorithme de deep learning, il y a deux choses essentielles à retenir. Premièrement, que l’on aura besoin d’une quantité importante de données. Deuxièmement, qu’il faudra avoir beaucoup de puissance de calcul, ce qui indique le besoin de grandes performances. Si vous voulez encore plus d’informations sur ces deux notions, recherchez une agence digitale pour vous faire aider.
Les différences entre la deep learning et la machine learning
Quand on aborde la notion du deep learning, on parle surtout d’algorithmes en mesure de reproduire les mouvements du cerveau humain par l’intermédiaire des réseaux de neurones. Voilà pourquoi nous parlons d’intelligence artificielle. La différence entre ces deux processus se résume autour des algorithmes. Ceux de la machine learning permettent le traitement des informations structurées et quantitatives ou des valeurs numériques. En ce qui concerne, les algorithmes du deep learning, ils étudieront des informations non structurées : l’image, le son, le texte.
Ainsi, en machine learning, il faut utiliser des algorithmes, des arbres de décisions ou des régressions linéaires. En deep learning, l’on exploite des réseaux de neurones. Néanmoins, il ne s’agit pas là de la véritable différence entre ces deux expressions. La vraie différence est qu’en machine learning lorsqu’on est dans le cas d’une éventuelle prédiction, le data scientiste va extraire l’information qui va être prédicatrice de cet élément. En d’autres termes, il faudra aller chercher dans les bases de données des informations comme le sexe de la personne, son âge, son revenu. Ensuite, il sera possible d’entraîner son algorithme sur ces trois données citées. C’est donc le data scientiste qui décide d’utiliser ce type de donnée. C’est ce que l’on appelle le feature extraction et souvent en deep learning vous ne pourrez pas le faire. D’ailleurs, c’est à ce niveau que réside un avantage. En effet, en deep learning, on traite souvent des données non-structurées. Du coup, vous n’aurez pas à procéder au feature extraction lorsque vous vous retrouverez dans ce cas de figure.
La deep learning consiste donc à entraîner un algorithme à sortir les éléments qui sont importants dans le jeu de données pour la prédiction envisagée. Par exemple, prédire sur une image (si c’est un chien ou un chat). Cela se fait de deux manières. Vous avez par exemple des types de réseaux de neurones dits convolutionnels qui sont notamment utilisés pour les images. Également, on peut retrouver des réseaux de neurones récursifs pour le texte.
