Machine learning et deep learning : les différences

La principale différence entre machine learning et deep learning réside dans leur approche pour résoudre un problème. 

Le machine learning, une approche manuelle

Les algorithmes de machine learning traditionnels nécessitent souvent une ingénierie des caractéristiques manuelle, où un expert humain identifie et extrait les caractéristiques pertinentes des données. Ce processus peut être long et laborieux, et il dépend fortement de l’expertise du domaine de l’expert. 

Le machine learning, une approche automatique

Les réseaux de neurones profonds du deep learning, quant à eux, apprennent à extraire automatiquement les caractéristiques des données. Cela signifie qu’ils n’ont pas besoin d’être programmés avec des caractéristiques prédéfinies, ce qui leur permet de découvrir des relations complexes dans les données que les humains pourraient ne pas remarquer.

Machine learning et deep learning sont souvent utilisés de manière interchangeable, il existe cependant de subtiles différences dans leurs champs d’application privilégiés. 

• le machine learning est souvent utilisé pour des tâches où les données sont structurées et bien comprises, comme la classification (identifier des catégories), la régression (prédire une valeur numérique), ou le clustering (regrouper des éléments similaires)
• le deep learning est, lui, particulièrement adapté aux tâches impliquant des données non structurées ou complexes, comme la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel (comprendre et générer du texte humain), la traduction automatique, la reconnaissance vocale ou encore, la génération de contenu créatif

Le volume de données requis en machine learning et deep learning n’est pas le même.

Les algorithmes de machine learning traditionnels sont, en effet, entraînés avec des quantités d’informations relativement modestes, alors que ceux du deep learning nécessitent de grandes quantités de données pour être entraînés efficacement.

Cela s’explique par la complexité de leurs structures et leur capacité à apprendre des relations complexes dans les données.

Machine learning et deep learning se différencient aussi par leur modèle structurel :

• les algorithmes de machine learning ont généralement une structure relativement simple et explicite, ce qui les rend plus faciles à comprendre et à interpréter
• en revanche, les réseaux de neurones du deep learning, ont des structures plus complexes et plus profondes, ce qui les rend plus difficiles à comprendre, mais leur permet également d’apprendre des fonctions plus complexes

Une autre différence entre machine learning et deep learning réside dans leur méthode d’entraînement, soit le type de modèle utilisé, et dans la manière dont les algorithmes apprennent à partir des données.

Le machine learning, un apprentissage supervisé 

Les algorithmes de machine learning apprennent à partir d’un ensemble de données d’entraînement étiqueté, où chaque exemple est associé à une étiquette correcte. L’algorithme apprend donc à identifier les relations entre les caractéristiques des données et les étiquettes, afin de pouvoir prédire les étiquettes de nouveaux exemples. C’est l’apprentissage supervisé.

Le machine learning, un apprentissage non supervisé

Les réseaux de neurones profonds du deep learning apprennent, eux, à partir d’un ensemble non étiqueté, où les exemples ne sont pas associés à des étiquettes correctes. Le réseau apprend donc à identifier des schémas et des structures par lui-même, sans supervision humaine. Il s’agit de l’apprentissage non supervisé.

Machine learning et deep learning ont connu une croissance exponentielle ces dernières années ; un progrès qui a révolutionné de nombreux secteurs avec d’extraordinaires innovations. Alors que ces technologies continuent d’évoluer, penchons-nous sur leur avenir et sur l’impact qu’elles pourraient avoir sur notre société.

Augmentation de la puissance de calcul et des données disponibles

L’accès à des puces de calcul plus puissantes et à des volumes de données toujours plus importants permettra d’entraîner des modèles de machine learning et deep learning plus complexes et performants, capables de s’attaquer à des problèmes encore plus complexes.

Apprentissage automatique fédéré et décentralisé

L’apprentissage automatique fédéré permettra de collaborer sur des ensembles de données massifs tout en préservant la confidentialité des données individuelles. Ce progrès pourrait ouvrir de nouvelles opportunités dans des domaines sensibles comme la santé et les finances.

Apprentissage automatique et renforcement plus explicatifs

La recherche se concentre actuellement sur le développement de modèles de machine learning et deep learning plus transparents et explicables. Une approche qui permettra de mieux comprendre les décisions prises par ces modèles et de fiabiliser leur utilisation dans des domaines critiques.

Fusion du machine learning et de l’IA symbolique

L’intégration du machine learning et de l’IA symbolique (qui repose sur des règles et des raisonnements logiques), ouvre la voie à des systèmes d’IA plus robustes et polyvalents, capables de combiner l’apprentissage à partir de données avec la connaissance du sens commun et du raisonnement abstrait.

Développement d’une IA plus humaine et responsable

L’accent sera mis sur le développement d’une intelligence artificielle éthique et responsable, capable de s’aligner sur les valeurs humaines et de minimiser les biais et les discriminations. Cette évolution devra inclure la mise en place de garde-fous et de protocoles clairs pour garantir une utilisation responsable de l’IA.

L’intelligence artificielle, sous la forme du machine learning et du deep learning, offre aux entreprises de tout secteur des opportunités considérables pour booster leur performance, leur innovation et leur compétitivité.

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