L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui consiste à créer des programmes qui apprennent à partir de données, sans être explicitement programmés. L’apprentissage automatique classique utilise des algorithmes d’apprentissage supervisé, non supervisé et semi-supervisé pour extraire des informations à partir de données.
Le Deep Learning, quant à lui, est une technique d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre à partir de données. Le Deep Learning a révolutionné l’industrie de l’IA en permettant aux machines de réaliser des tâches qui étaient auparavant impossibles ou difficiles à réaliser avec les techniques d’apprentissage automatique classiques.
Voici les principales différences entre le Deep Learning et l’apprentissage automatique classique :
- La représentation des données
L’apprentissage automatique classique utilise des représentations de données spécifiquement conçues pour la tâche à accomplir. Par exemple, pour la classification d’images, des caractéristiques telles que la texture, la couleur, la forme et la taille peuvent être extraites des images pour être utilisées comme entrée pour l’algorithme de classification.
Le Deep Learning utilise une représentation de données hiérarchique et non supervisée appelée “représentation apprise”. Les réseaux de neurones profonds peuvent apprendre des caractéristiques complexes et abstraites à partir des données d’entrée sans qu’il soit nécessaire de les spécifier explicitement. Les représentations apprises sont souvent plus puissantes que les représentations spécifiquement conçues pour la tâche à accomplir.
- La taille des données
L’apprentissage automatique classique peut être efficace pour des ensembles de données de petite à moyenne taille, mais il peut être limité par la capacité des modèles à généraliser à de nouvelles données.
Le Deep Learning peut être utilisé efficacement avec des ensembles de données de grande taille. Les réseaux de neurones profonds ont la capacité de généraliser à de nouvelles données et peuvent être entraînés avec des millions ou même des milliards d’exemples d’entraînement.
- La complexité des tâches
L’apprentissage automatique classique est souvent utilisé pour des tâches relativement simples telles que la classification ou la régression. Les modèles peuvent devenir rapidement trop complexes pour des tâches plus complexes telles que la reconnaissance de la parole ou la traduction automatique.
Le Deep Learning peut être utilisé pour des tâches très complexes telles que la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la reconnaissance d’objets dans des images ou des vidéos, etc. Les réseaux de neurones profonds ont la capacité d’apprendre des caractéristiques hiérarchiques qui permettent de résoudre des tâches complexes.
- La nécessité de données annotées
L’apprentissage automatique classique nécessite souvent des ensembles de données annotées pour l’apprentissage supervisé. Les données doivent être étiquetées par des humains pour indiquer la réponse correcte pour chaque exemple.
Le Deep Learning peut utiliser des ensembles de données non annotés pour l’apprentissage non supervisé.
