Machine Learning, Deep Learning et réseaux de neurones : définitions et différences

L'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux de neurones font partie des termes techniques les plus courants que vous entendrez dans le domaine de l'intelligence artificielle. Si vous ne vous concentrez pas sur la création de systèmes d'IA, vous risquez d'être confus car ces termes sont souvent utilisés de manière interchangeable. Dans cet article, j'expliquerai les différences entre l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux de neurones, ainsi que leurs liens. Commençons par définir ces termes.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles statistiques qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des décisions sans avoir à être explicitement programmés. Il existe trois principaux types d'apprentissage automatique :

1. Apprentissage supervisé : Fournissez à l'ordinateur des données étiquetées (données qui ont été classées ou catégorisées) et apprenez à faire des prédictions basées sur ces données. Par exemple, un algorithme peut être entraîné à reconnaître des chiffres manuscrits en lui fournissant un ensemble de données d’images de chiffres étiquetées.

2. Apprentissage non supervisé : L'ordinateur ne reçoit pas de données étiquetées et doit trouver lui-même des modèles ou des structures dans les données. Des algorithmes peuvent être entraînés pour regrouper des images similaires en fonction de leurs caractéristiques visuelles.

3. Apprentissage par renforcement : Dans l'apprentissage par renforcement (RL), un ordinateur apprend par essais et erreurs en recevant des commentaires sous forme de récompenses ou de punitions. Par conséquent, un algorithme peut être entraîné pour jouer au jeu avec des récompenses en cas de victoire et des pénalités en cas de défaite.

Le machine learning a de nombreuses applications dans divers domaines, notamment la reconnaissance d'images et de parole, le traitement du langage naturel, la détection de fraude et les systèmes de recommandation.

Qu'est-ce qu'un réseau de neurones ?

Un réseau de neurones est un algorithme d'apprentissage automatique inspiré de la structure et du fonctionnement du cerveau humain. Les réseaux de neurones sont constitués de nœuds interconnectés (neurones) organisés en couches. Chaque neurone reçoit l'entrée d'autres neurones et applique une transformation non linéaire à l'entrée avant de la transmettre à la couche suivante.

Il existe plusieurs types de réseaux de neurones, notamment :

1. Réseau de neurones Feedforward : Les informations ne circulent que dans une seule direction, de la couche d'entrée vers la couche de sortie. Ils sont couramment utilisés pour les tâches de classification et de régression.

2. Réseau neuronal convolutif : Il s'agit d'un réseau neuronal à action directe spécialement conçu pour traiter des données en forme de grille, telles que des images. Ils se composent de couches convolutives qui appliquent des filtres à l’entrée pour extraire des fonctionnalités.

3. Réseau neuronal récurrent : Conçu pour traiter des données séquentielles telles que du texte ou de la parole. Ils ont des boucles qui permettent aux informations de persister à travers les pas de temps. Les données peuvent circuler dans n’importe quelle direction.

En raison de leur inspiration biologique et de leur efficacité, les réseaux de neurones sont devenus l'un des algorithmes les plus utilisés en apprentissage automatique.

Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?

L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur les réseaux neuronaux multicouches (ou réseaux neuronaux profonds). Les réseaux neuronaux profonds peuvent apprendre de grandes quantités de données et découvrir automatiquement des caractéristiques et des représentations complexes des données. Cela les rend idéaux pour les tâches impliquant de grandes quantités de données.

L'architecture de deep learning comprend :

1. Réseau neuronal profond : Un réseau neuronal avec plusieurs couches entre la couche d'entrée et la couche de sortie.

2. Réseau neuronal profond convolutif : Plusieurs couches convolutives extraient des fonctionnalités de plus en plus complexes de l'entrée.

3. Deep Belief Network : Un algorithme d'apprentissage non supervisé qui peut être utilisé pour apprendre des représentations hiérarchiques des données d'entrée.

La popularité des réseaux de neurones mentionnés ci-dessus a fait de l'apprentissage profond un paradigme de premier plan dans le domaine de l'intelligence artificielle.

Différences entre l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux de neurones

Les différences entre l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux de neurones peuvent être comprises sous les aspects suivants :

1.Architecture : L'apprentissage automatique est généralement basé sur des modèles statistiques, tandis que les architectures de réseaux neuronaux et d’apprentissage profond sont basées sur des nœuds interconnectés qui effectuent des calculs sur les données d’entrée.

2. Algorithmes : Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent généralement la régression linéaire ou logistique, des arbres de décision ou des machines vectorielles de support, tandis que les architectures de réseaux neuronaux et d'apprentissage profond utilisent la rétropropagation et la descente de gradient stochastique.

3. Données : L'apprentissage automatique nécessite généralement moins de données que les réseaux de neurones et les architectures d'apprentissage profond. En effet, les réseaux de neurones et les architectures d'apprentissage profond ont plus de paramètres et nécessitent donc plus de données pour éviter le surajustement.

APPROCHE INTÉGRÉE

Il est important de comprendre que l'intelligence artificielle implique souvent une approche intégrée, combinant plusieurs technologies et méthodes. Les chercheurs en intelligence artificielle utilisent de nombreuses techniques pour améliorer les systèmes. Bien que l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux de neurones soient distincts, de nombreux concepts connexes sont mélangés lors de la construction de systèmes complexes. Dans cet esprit, j’espère que cet article vous permettra de mieux comprendre ces concepts importants qui changent rapidement notre monde.

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