Flux de travail universel de l'apprentissage automatique

L'intelligence artificielle est à la mode de nos jours dans une plus grande mesure. L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond constituent l'intelligence artificielle. Le diagramme de Venn mentionné ci-dessous explique la relation entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur.

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est l'art de la science qui permet aux ordinateurs d'agir selon les algorithmes conçus et programmés. De nombreux chercheurs pensent que l'apprentissage automatique est le meilleur moyen de progresser vers l'IA au niveau humain. Il comprend divers types de modèles comme -

  • Modèle d'apprentissage supervisé
  • Modèle d'apprentissage non supervisé

L'apprentissage en profondeur

L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique dans lequel les algorithmes concernés sont inspirés de la structure et de la fonction du cerveau appelées réseaux de neurones artificiels.

L'apprentissage en profondeur a gagné beaucoup d'importance grâce à l'apprentissage supervisé ou à l'apprentissage à partir de données et d'algorithmes étiquetés. Chaque algorithme de l'apprentissage profond passe par le même processus. Il comprend la hiérarchie de la transformation non linéaire de l'entrée et utilise pour créer un modèle statistique en tant que sortie.

Le processus d'apprentissage automatique est défini à l'aide des étapes suivantes:

  • Identifie les ensembles de données pertinents et les prépare pour l'analyse.
  • Choisit le type d'algorithme à utiliser.
  • Construit un modèle analytique basé sur l'algorithme utilisé.
  • Forme le modèle sur des ensembles de données de test, en le révisant si nécessaire.
  • Exécute le modèle pour générer des scores de test.