Quelle sont les différences entre machine learning et deep learning ?

L’intelligence artificielle prend énormément de place dans notre quotidien. Les termes qui étaient autrefois réservés aux ingénieurs sont désormais utilisés couramment. Parmi ces termes, on peut retrouver l’expression machine earning, deep learning, IA, data scientist, etc. Leur sens exact n’est pas toujours bien maîtrisé. C’est le cas du deep learning et du machine learning.

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning est également connu sous le nom d’apprentissage automatique. Ce terme désigne une sous-catégorie de l’intelligence artificielle.

Le machine learning consiste à laisser les algorithmes découvrir les motifs récurrents dans les ensembles de données (pouvant être des chiffres, des statistiques, des images, des mots, etc.).

Les données qui sont considérées par le machine learning sont ceux qui peuvent être stockés de manière numérique. Les algorithmes commencent par déceler les patterns, puis ils effectuent l’apprentissage et l’amélioration de leurs performances pour exécuter une tâche spécifique.

En résumé, les algorithmes de Machine Learning effectuent un apprentissage pour réaliser des prédictions ou pour effectuer une tâche à partir de données, tout en effectuant une amélioration sur leurs performances. Lorsque l’algorithme est entraîné, il sera capable de retrouver les patterns.

Fonctionnement du machine learning

Il existe plusieurs étapes qui permettent le développement d’un modèle de machine learning. Ce procédé est généralement supervisé par un Data Scientist.

La préparation et la sélection d’un ensemble de données d’entraînement constituent la première étape du développement d’un modèle de machine learning. Les données préparées et sélectionnées permettent de nourrir le machine learning, afin qu’il puisse résoudre des problèmes différents.

Il faut que les données soient étiquetées pour que le modèle soit indiqué sur les caractéristiques qu’il doit identifier. Dans le cas où les données ne seraient pas étiquetées, il faut que le modèle repère et extraie les caractéristiques qui lui sont récurrentes.

Il faut que les données soient bien préparées, bien organisées, et bien nettoyées pour ne pas risquer de biaiser l’entraînement du modèle et d’impacter les résultats et les futures prédictions du machine learning.

Pour la deuxième étape, cela consiste à la sélection d’un algorithme qui sera exécuté sur l’ensemble de données d’entraînement. L’utilisation d’un type d’algorithme dépend du type de problème qu’il faut résoudre, et du volume de données d’entraînement.

Pour la troisième étape, il s’agit de l’entraînement de l’algorithme. C’est un processus qui est interactif. Il existe des variables dont leur exécution se fait à travers l’algorithme. Les résultats obtenus font l’objet d’une comparaison avec le résultat qui devait être produit. Pour augmenter la précision du résultat, le biais et les poids doivent subir un ajustement. De nouvelles variables sont ensuite exécutées pour permettre que l’algorithme puisse produire un résultat correct dans la majorité des cas.

La dernière étape consiste à utiliser et à améliorer le modèle. Ce dernier est utilisé sur de nouvelles données qui proviennent de la résolution d’un problème. On peut par exemple utiliser sur des emails un modèle de machine learning qui a été conçu pour la détection des spams.

À titre d’exemple, on peut ingérer des données qui résultent de l’interaction avec le monde réel dans le modèle de machine learning d’un aspirateur (ajout de nouveaux meubles ou déplacement d’objets dans une pièce par exemple). La précision et l’efficacité peuvent augmenter au fil du temps.

Qu’est-ce que le deep learning ?

Le deep learning est également appelé apprentissage profond. Il est considéré comme un sous domaine de l’IA ou Intelligence Artificielle. C’est un terme désignant tous les techniques d’apprentissage automatique (ou machine learning). Le deep learning est donc une forme d’apprentissage qui se crée à partir d’approches mathématiques. Ces derniers s’utilisent dans la modélisation de données.

Le deep learning est considéré comme étant un système avancé qui se base sur le cerveau humain. En effet, il comporte plusieurs réseaux de neurones artificiels qui se connectent entre eux, afin de mémoriser et traiter des informations, ou aussi afin de comparer des quelconques situations ou problèmes avec des situations passées qui y sont similaires. Cela permet de faire une analyse des solutions pour résoudre facilement, rapidement, et du mieux que possible le problème.

Le deep learning est donc un système qui utilise l’habitude humaine : apprendre de ses expériences passées. Les machines utilisent des informations enregistrées.

Dans l’univers de la technologie de la communication et de l’information, le deep learning prend une place très importante.

On peut trouver le deep learning dans les systèmes de reconnaissance vocale ou faciale qui sont utilisés dans les smartphones par exemple. On peut également trouver le deep learning en robotique afin d’obtenir la bonne réaction face à une situation donnée (comme l’émission de signaux qui consistent à alarmer en cas de détection d’un problème ou d’une anomalie).

En pratique, on peut parler de la reconnaissance faciale qu’utilise Facebook : c’est grâce au deep learning. Les chercheurs qui manipulent et étudient l’ADN ont également recours à ce système.

C’est donc une technologie qui est présente dans plusieurs systèmes, et dans plusieurs domaines (artistique, médecine, physique, etc.)

Fonctionnement du deep learning

Le deep learning fonctionne comme le cerveau humain. On peut trouver un cerveau artificiel qui comporte des neurones. Des signaux voyagent entre ces derniers. C’est une prouesse qui repose majoritairement des algorithmes.

À titre d’exemple dans le domaine de la reconnaissance faciale, l’algorithme du deep learning doit savoir identifier les différentes formes qui peuvent exister en analysant les différents angles possibles. Ces critères lui permettent d’être performant.

Une machine qui a suivi un entraînement très avancé sera capable de trouver une voiture sur une quelconque route. Dans ce type de cas, la machine doit visualiser plusieurs photographies, de tous les anges et de toutes les formes possibles.

Les différences entre le deep learning et le machine learning

Le machine learning est une technologie plus simple et plus ancienne. L’apprentissage automatique nécessite les retours qui sont faits par l’homme pour pouvoir adapter son algorithme. Il faut qu’il y ait des données organisées pour pouvoir mettre en place cette technologie. L’alimentation de ce système se fait par des données catégorisées et structurées. Cela lui permet de comprendre le classement de nouvelles données qui sont similaires. Des actions programmées sont exécutées par le système en prenant en compte ce classement. À titre d’exemple, le système d’apprentissage automatique est capable de savoir si une photo montre un chat ou un chien, lui permettant de faire le classement du document dans le dossier qui le correspond.

Suite à une première phase d’utilisation, le développeur optimise l’algorithme en faisant des feedbacks. Ces derniers donnent des informations sur les erreurs que le système a pu faire dans les classifications. Les feedbacks permettent également d’indiquer les bonnes catégories.

Quant au deep learning, c’est un apprentissage profond qui ne nécessite pas de données structurées. Ce système comporte des couches de réseaux neuronaux qui garantissent son fonctionnement. Ce type d’apprentissage s’inspire du cerveau humain en combinant des algorithmes différents. Ses capacités lui permettent de faire son travail à partir de données qui ne sont pas structurées.

C’est une approche qui s’adapte particulièrement aux tâches difficiles, surtout lorsque la majorité des aspects des objets qu’il faut traiter ne peuvent pas être catégorisés à l’avance. L’apprentissage profond est capable d’identifier lui-même des caractéristiques qui sont discriminantes, sans l’intervention d’un développeur, et sans avoir besoin d’une catégorisation préalable. Le deep learning est donc capable de faire l’évaluation du besoin de créer des catégories, ou de modifier le classement en fonction des nouvelles données.

Pour identifier la différence entre le machine learning et le deep learning, il faut préciser que l’apprentissage automatique utilise une base de données contrôlable pour pouvoir fonctionner, tandis que l’apprentissage profond utilise un important volume de données pour pouvoir fonctionner correctement, car pour donner des résultats fiables, il doit avoir à sa disposition plus de 100 millions d’entrées.

Par rapport au machine learning, le deep learning est plus coûteux, et nécessite une plus importante ressource IT.

Le champ d’application du machine learning et du deep learning

Le machine learning et le deep learning peuvent avoir leur propre champ d’application. Toutefois, ces deux technologies peuvent s’utiliser dans de nombreux domaines comme la mobilité, les sciences ou la médecine par exemple.

Champ d’application du machine learning

Le machine learning est applicable sur le marketing en ligne. En effet, il peut être difficile pour les humains de donner des estimations fiables en consultant une grande quantité de données. Dans ce genre de situation, le machine learning propose des outils d’analyses adaptées. Ces outils effectuent l’évaluation des données définies, et fournissent des diagnostics fiables.

Le machine learning est également utilisé pour les supports clients en ligne comme les chatbots. L’apprentissage automatique effectue, dans ce cas, des mots-clés formulés par le visiteur (sous forme de question par exemple).

Le marketing learning est aussi utilisé pour la vente, en anticipant avec précision les services et produits qui peuvent potentiellement intéresser les clients qui visitent un site. Cela facilite la vente des produits qui proposent une très large gamme ou des produits qui sont hautement personnalisables : en faisant des recommandations détaillées.

Champ d’application du deep learning

Le deep learning peut aussi être utilisé pour le support client. En effet, les chatbots qui sont basés sur l’apprentissage profond sont capables de comprendre de façon personnelle l’expression des personnes. Les chatbots basés sur le deep learning ne se limitent pas à l’utilisation des mots-clés. En effet, le dialogue peut être plus clair et peut proposer des réponses plus adaptées.

Le deep learning est également plus efficace en ce qui concerne les mesures de sécurité, car il est capable de détecter les anomalies qui sont dans les patterns que le réseau neuronal connait.

Le deep learning peut aussi être efficace dans le domaine des assistants numériques. En effet, cela s’avère être efficace (création de rapport, envoi d’email, annuler une commande, etc.).