Ces dernières années, le domaine de l’intelligence artificielle (IA) a connu une croissance rapide, stimulée par plusieurs facteurs, notamment la création de processeurs ASIC, l’intérêt et l’investissement accrus de la part des grandes entreprises et la disponibilité de données volumineuses. Et avec OpenAI et TensorFlow accessibles au public, de nombreuses petites entreprises et particuliers ont décidé de se joindre à eux et de former leur propre IA grâce à divers algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond.
Si vous êtes curieux de savoir ce que sont l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, leurs différences, ainsi que les défis et les limites de leur utilisation, vous êtes au bon endroit !
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est un domaine de l’intelligence artificielle qui forme les ordinateurs à faire des prédictions et à prendre des décisions de manière intelligente sans programmation explicite. En fonction de l’algorithme de formation, l’apprentissage automatique peut former un modèle à l’aide de simples règles de type « si-alors », d’équations mathématiques complexes et/ou d’architectures de réseaux neuronaux.
De nombreux algorithmes d’apprentissage automatique utilisent des données structurées pour former des modèles. Les données structurées sont des données organisées dans un format ou une structure spécifique, comme les feuilles de calcul et les tableaux. L’apprentissage d’un modèle à l’aide de données structurées permet d’accélérer les temps d’apprentissage, de réduire les besoins en ressources et d’offrir aux développeurs une compréhension claire de la manière dont le modèle résout les problèmes.
Les modèles d’apprentissage automatique sont souvent utilisés dans divers secteurs tels que les soins de santé, le commerce électronique, la finance et la fabrication.
Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond est un sous-domaine de l’apprentissage automatique qui se concentre sur la formation de modèles en imitant la façon dont les humains apprennent. Étant donné qu’il n’est pas possible de tabuler des éléments d’information plus qualitatifs, l’apprentissage profond a été développé pour traiter toutes les données non structurées qui doivent être analysées. Des exemples de données non structurées sont les images, les messages sur les médias sociaux, les vidéos et les enregistrements audio.
Étant donné que les ordinateurs ont du mal à identifier avec précision les modèles et les relations à partir de données non structurées, les modèles formés à l’aide d’algorithmes d’apprentissage profond sont plus longs à former, nécessitent d’énormes quantités de données et des processeurs de formation spécialisés dans l’IA.
L’utilisation de réseaux neuronaux artificiels rend également l’apprentissage profond difficile à comprendre, car l’entrée passe par un algorithme complexe, non linéaire et à haute dimension, où il devient difficile de déterminer comment le réseau neuronal est parvenu à sa sortie ou à sa réponse. Les modèles d’apprentissage profond sont devenus si difficiles à comprendre que beaucoup ont commencé à les qualifier de boîtes noires.
Les modèles d’apprentissage profond sont utilisés pour des tâches complexes dont l’exécution nécessite normalement un être humain, comme le traitement du langage naturel, la conduite autonome et la reconnaissance d’images.
La différence entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond
L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont deux domaines importants de l’intelligence artificielle. Bien que les deux méthodologies aient été utilisées pour former de nombreux modèles utiles, elles ont leurs différences. En voici quelques-unes :
Complexité des algorithmes
L’une des principales différences entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond est la complexité de leurs algorithmes. Les algorithmes d’apprentissage automatique utilisent généralement des algorithmes plus simples et plus linéaires. En revanche, les algorithmes d’apprentissage profond utilisent des réseaux neuronaux artificiels, ce qui permet d’atteindre des niveaux de complexité plus élevés.
Quantité de données nécessaires
L’apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux artificiels pour établir des corrélations et des relations avec les données fournies. Étant donné que chaque donnée présente des caractéristiques différentes, les algorithmes d’apprentissage profond ont souvent besoin de grandes quantités de données pour identifier avec précision des schémas dans l’ensemble des données.
En revanche, l’apprentissage automatique nécessite des quantités de données beaucoup plus faibles pour prendre des décisions relativement précises. Étant donné que les algorithmes d’apprentissage automatique sont souvent plus simples et nécessitent moins de paramètres, les modèles formés à l’aide d’algorithmes d’apprentissage automatique peuvent se contenter d’un ensemble de données plus petit.
Interprétabilité
L’apprentissage automatique nécessite des données structurées ainsi qu’une intervention étroite des développeurs pour élaborer des modèles efficaces. L’apprentissage automatique est donc plus facile à interpréter, car les développeurs font souvent partie du processus lorsqu’ils forment l’IA. Le niveau de transparence, l’ensemble de données plus restreint et le nombre réduit de paramètres permettent de mieux comprendre comment le modèle fonctionne et prend ses décisions.
L’apprentissage profond utilise des réseaux neuronaux artificiels pour apprendre à partir de données non structurées telles que des images, des vidéos et des sons. L’utilisation de réseaux neuronaux complexes empêche les développeurs de comprendre comment le modèle est parvenu à prendre une décision. C’est pourquoi les algorithmes d’apprentissage profond sont souvent considérés comme des modèles « boîte noire ».
Ressources nécessaires
Comme nous l’avons vu précédemment, les algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond nécessitent des quantités de données et une complexité différentes. Étant donné que les algorithmes d’apprentissage automatique sont plus simples et nécessitent un ensemble de données nettement moins important, un modèle d’apprentissage automatique pourrait être formé sur un ordinateur personnel.
En revanche, les algorithmes d’apprentissage profond nécessitent un ensemble de données beaucoup plus important et un algorithme plus complexe pour former un modèle. Bien que la formation des modèles d’apprentissage profond puisse être effectuée sur du matériel grand public, des processeurs spécialisés tels que les TPU sont souvent utilisés pour gagner beaucoup de temps.
Types de problèmes
Les algorithmes d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond sont mieux adaptés pour résoudre différents types de problèmes. L’apprentissage automatique est mieux adapté aux problèmes plus simples et plus linéaires tels que :
- La classification: Classer quelque chose sur la base de caractéristiques et d’attributs.
- Régression: Prédire le résultat suivant sur la base des modèles précédents trouvés sur les caractéristiques d’entrée.
- Réduction de la dimensionnalité: Réduire le nombre de caractéristiques tout en conservant le cœur ou l’idée essentielle de quelque chose.
- Regroupement: Regroupement d’éléments similaires sur la base de caractéristiques sans connaissance de classes ou de catégories existantes.
Les algorithmes d’apprentissage profond sont mieux utilisés pour résoudre des problèmes complexes qu’un être humain ne serait pas en mesure de résoudre. Il s’agit notamment des problèmes suivants
- Reconnaissance d’images et de la parole: Identifier et classer des objets, des visages, des animaux, etc., dans des images et des vidéos.
- Systèmes autonomes: Contrôler/conduire de manière autonome des voitures, des robots et des drones avec une intervention humaine limitée ou inexistante.
- Les robots de jeu IA: Faites en sorte que l’IA joue, apprenne et améliore ses stratégies pour gagner des jeux compétitifs tels que les échecs, le Go et Dota 2.
- Traitement du langage naturel: Comprendre le langage humain dans le texte et la parole.
Bien que vous puissiez probablement résoudre des problèmes simples et linéaires avec des algorithmes d’apprentissage profond, ceux-ci sont mieux adaptés aux algorithmes d’apprentissage automatique car ils nécessitent moins de ressources pour fonctionner, ont des ensembles de données plus petits et requièrent un temps d’apprentissage minimal.
Il existe d’autres sous-domaines de l’apprentissage automatique
Vous comprenez maintenant la différence entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond. Si vous souhaitez former votre propre modèle, gardez à l’esprit que l’apprentissage profond n’est qu’un domaine de l’apprentissage automatique, mais qu’il existe peut-être d’autres sous-domaines de l’apprentissage automatique qui conviendraient mieux au problème que vous essayez de résoudre. Si c’est le cas, l’apprentissage d’autres sous-domaines de l’apprentissage automatique devrait accroître votre efficacité à résoudre un problème.
