Le Machine Learning est une IA capable de s'adapter automatiquement avec une interférence humaine minimale, et le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning utilisant les réseaux de neurones pour mimer le processus d'apprentissage du cerveau humain.
Il est souvent expliqué que la différence entre Machine Learning et Deep Learning réside dans le fait que les algorithmes de Machine Learning vont traiter des données quantitatives et structurées (des valeurs numériques), lorsque ceux de Deep Learning traiteront des données non-structurées, comme le son, le texte, l' ...
Le deep learning est donc un sous-ensemble du machine learning. Dans les deux variantes de l'IA, les algorithmes deviennent de plus en plus intelligents à chaque calcul. Mais contrairement à l'apprentissage automatique, les algorithmes du machine learning sont capables de s'améliorer d'eux-mêmes.
Son objectif est de donner aux ordinateurs la capacité d'apprendre sans être spécifiquement programmés sur les résultats à fournir. Les algorithmes utilisés par le machine learning aident l'ordinateur à apprendre à reconnaître les choses.
Basée sur l'apprentissage profond (deep learning), les machines sont capables de réaliser des tâches de plus en plus complexes comme conduire, apprendre et parler plusieurs langues, ou encore reconnaitre une écriture manuscrite.
En résumé L'objectif principal de l'Intelligence Artificielle est d'apporter l'intelligence humaine aux machines. Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'IA qui aide les ordinateurs à apprendre et à agir comme des humains tout en améliorant leur apprentissage autonome au fil du temps.
Traitement d'images. Les IA à deep learning sont très efficaces pour les analyses d'images. Elles sont, par exemple, employées dans l'imagerie médicale pour détecter des maladies ou dans le secteur automobile dans le cas des voitures autonomes.
Le Machine Learning est une IA capable de s'adapter automatiquement avec une interférence humaine minimale, et le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning utilisant les réseaux de neurones pour mimer le processus d'apprentissage du cerveau humain.
Le machine learning (ML) est une forme d'intelligence artificielle (IA) qui est axée sur la création de systèmes qui apprennent, ou améliorent leurs performances, en fonction des données qu'ils traitent.
Le machine learning, spécialité de l'intelligence artificielle, est le domaine de la science informatique qui a pour objectif d'analyser et d'interpréter des modèles et des structures de données afin de permettre l'apprentissage, le raisonnement et la prise de décision sans interaction humaine.
On distingue trois techniques de Machine Learning : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non-supervisé, et l'apprentissage par renforcement.
Deep Learning : définition. Le Deep Learning (ou « apprentissage profond ») est un sous-domaine du Machine Learning, lui-même faisant partie de la grande famille de l'intelligence artificielle. Il correspond à toutes les techniques de réseaux de neurones artificiels.
Avantages des modèles de machine learning :
Par exemple, le machine learning dans les logiciels de cybersécurité peut surveiller et identifier en permanence les irrégularités dans le trafic réseau sans la moindre intervention de l'administrateur. Les résultats peuvent devenir plus précis avec le temps.
Concrètement, le deep learning est une technique d'apprentissage permettant à un programme, par exemple, de reconnaître le contenu d'une image ou de comprendre le langage parlé – des défis complexes, sur lesquels la communauté de chercheurs en intelligence artificielle s'est longtemps cassé le nez.
Si l'on répète à l'envi qu'un volume important de données est l'une des clés de voûte du machine learning, en avoir trop n'aide pas forcément. Ce problème est en lien direct avec le précédent. En effet, la masse d'information n'indique pas leur qualité et leur pertinence au regard d'un cas d'usage spécifique.
Dans ce chapitre, je vous présente deux limites principales du machine learning : une limite théorique sur la capacité d'un algorithme à résoudre différentes tâches ; une limite pratique sur la capacité des ordinateurs à gérer la complexité des problèmes à traiter.
Cette technologie de Machine Learning trouve de nombreuses applications : Facebook qui cherche à taguer les photos publiées sur son site, les équipes de sécurité pressées d'identifier un comportement fautif en temps réel et les voitures autonomes devant avoir une parfaite vue de la route, par exemple.
Pour les débutants, la meilleure façon d'apprendre le deep learning est d'apprendre les bases du machine learning. Vous pouvez ensuite passer aux réseaux neuronaux, qui sont un sous-ensemble de machine learning. Une fois que vous avez saisi les concepts des réseaux neuronaux, il est temps de passer à Python.
Dans le domaine du Machine Learning, 3 acteurs se partagent le podium. Il s'agit de Microsoft, IBM et Google. En effet, les 3 acteurs bénéficient de leur statut d'éditeur mondial ainsi que leur empreinte déjà faite dans les domaines du Cloud Computing et du Big Data.
Le deep learning et le Python
Python est un langage de programmation puissant pour la création d'IA. Il est également facile à apprendre et à utiliser, avec un riche écosystème de bibliothèques pour l'apprentissage profond. La communauté Python est vaste et active.
Avec l'avènement des fakes news et ses effets néfastes sur les réseaux sociaux, la diffusion de deepfake sur le web constitue donc une nouvelle menace technologique. Manipulation, désinformation, humiliation, diffamation... les dangers des deepfakes seront de plus en plus nombreux.
Pour revenir à ses origines, le deep learning est apparu en 1943 lorsque Warren McCulloch et Walter Pitts ont utilisé des mathématiques et des algorithmes pour créer un système informatique reproduisant les réseaux neuronaux. De petites avancées ont été réalisées dans les années 1950, 1960, 1970 et 1980.
Le GPU NVIDIA Titan RTX convient parfaitement aux jeux vidéo et à l'apprentissage en profondeur. Il est le choix idéal pour les scientifiques des données et des chercheurs en IA.