Quelles sont les différences entre Deep Learning et Machine Learning ?

Au cours des derniers mois, Microsoft, Google, Apple, Facebook et d’autres entités ont déclaré que nous ne vivions plus dans un monde mobile. Au lieu de cela, c’est un monde d’intelligence artificielle, où les assistants numériques et d’autres services seront notre principale source d’information et d’accomplissement des tâches.

Dans ce même courant, nous entendons souvent les termes de “Deep Learning” et de “Machine Learning”. Mais que signifient-ils exactement ?

Le Machine Learning

Avec l’aide du machine learning, les ordinateurs peuvent maintenant être « formés » pour prédire :

• La météo,
• Déterminer les résultats du marché boursier,
• Comprendre nos habitudes d’achat,
• Contrôler les robots dans une usine,
• etc…

Google, Amazon, Facebook, Netflix, LinkedIn sont autant d’entreprises qui connaissent de mieux en mieux leurs utilisateurs grâce à l’utilisation du machine learning. Au cœur de tout cet apprentissage il y a ce qu’on appelle des algorithmes.
En tant que sous-ensemble de l’IA, le machine learning utilise des algorithmes pour analyser les données, apprendre des résultats et appliquer l’apprentissage pour prendre des décisions ou des prédictions. La technologie de machine learning se divise en deux types :

• Le machine learning supervisé, dépend d’un ensemble de données généré par l’homme qui apprend au logiciel comment définir les données.
• Le machine learning non supervisé, dépend de la reconnaissance des modèles contenus dans les données et de leur comparaison avec d’autres données ou requêtes de recherche.

Ces algorithmes apprennent avec le temps au fur et à mesure que les ensembles de données augmentent et que d’autres modèles apparaissent.

Deep Learning

Le deep learning, également appelé réseaux de neurones artificiels est aussi basé sur des algorithmes. Cependant, il n’utilise pas d’algorithmes spécifiques à une tâche comme la classification des données. Au lieu de cela, il imite la structure et la fonction du cerveau humain. Celui-ci reconnaissant des données représentatives provenant d’entrées non structurées et en produisant des actions et des décisions précises.
Tout comme le machine learning, le deep learning peut être supervisé ou non supervisé. Les programmes de deep learning enseignent à un réseau de neurones comment construire différentes couches de traitement.

Cependant lorsqu’un réseau traite une entrée, il crée ses propres couches en fonction de l’entrée et de la sortie des données. Ce niveau de deep learning permet aux réseaux de neurones d’extraire automatiquement des entités à partir de données brutes sans apport humain supplémentaire.
En termes pratiques, les réseaux de neurones ingèrent des données non structurées telles que :

• Son
• Texte
• Vidéo
• Images

Les réseaux séparent les données en blocs de données et les envoient à des neurones et des couches individuelles pour traitement. Une fois ce traitement terminé, le réseau produit la couche finale de sortie.

L’avenir du deep learning et du machine learning

Les réseaux de neurones artificiels nécessitent généralement de grandes quantités de données étiquetées pour l’apprentissage supervisé, ou des quantités massives de données non structurées pour l’apprentissage non supervisé.

Les développeurs de technologies de deep learning doivent soit passer beaucoup de temps à étiqueter et entrer des données dans le réseau de neurones. Soit saisir des millions d’objets non structurés pour réaliser un apprentissage non supervisé.

En conclusion, dans notre monde où les données sont de plus en plus nombreuses, disposer de suffisamment de données n’est pas un problème. Ce qui représente aujourd’hui un défi, c’est plutôt le balisage de données suffisantes ou l’introduction de données non marquées en nombre suffisant sur un réseau neuronal.

Nous ne cessons d’apprendre avec le temps à organiser tout ces systèmes et ces nouvelles technologies, dans le but de mieux les structurer.