Apprentissage automatique et apprentissage en profondeur

L'intelligence artificielle est l'une des tendances les plus populaires de ces derniers temps. L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond constituent l'intelligence artificielle. Le diagramme de Venn ci-dessous explique la relation entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur -

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est l'art de faire en sorte que les ordinateurs agissent 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. L'apprentissage automatique comprend les types de modèles suivants

• 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.

Aujourd'hui, toute la valeur de l'apprentissage en profondeur réside dans l'apprentissage supervisé ou l'apprentissage à partir de données et d'algorithmes étiquetés.

Chaque algorithme de l'apprentissage profond passe par le même processus. Il comprend une hiérarchie de transformation non linéaire de l'entrée qui peut être utilisée pour générer un modèle statistique en sortie.

Tenez compte des étapes suivantes qui définissent le processus d'apprentissage automatique

• 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.
• Entraîne le modèle sur des ensembles de données de test, en le révisant si nécessaire.
• Exécute le modèle pour générer des scores de test.

Différence entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

Dans cette section, nous découvrirons la différence entre le Machine Learning et le Deep Learning.

Quantité de données

L'apprentissage automatique fonctionne avec de grandes quantités de données. Il est également utile pour de petites quantités de données. L'apprentissage en profondeur, en revanche, fonctionne efficacement si la quantité de données augmente rapidement. Le diagramme suivant montre le fonctionnement du machine learning et du deep learning avec la quantité de données -

Dépendances matérielles

Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont conçus pour dépendre fortement de machines haut de gamme contrairement aux algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur effectuent un certain nombre d'opérations de multiplication matricielle, qui nécessitent une grande quantité de support matériel.

Ingénierie des fonctionnalités

L'ingénierie des fonctionnalités est le processus qui consiste à intégrer la connaissance du domaine dans des fonctionnalités spécifiées pour réduire la complexité des données et créer des modèles visibles pour les algorithmes d'apprentissage.

Exemple - Les modèles d'apprentissage automatique traditionnels se concentrent sur les pixels et d'autres attributs nécessaires au processus d'ingénierie des fonctionnalités. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur se concentrent sur des fonctionnalités de haut niveau à partir de données. Il réduit la tâche de développement de l'extracteur de nouvelles fonctionnalités de chaque nouveau problème.

Approche de résolution de problèmes

Les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels suivent une procédure standard pour résoudre le problème. Il décompose le problème en parties, résout chacune d'elles et les combine pour obtenir le résultat souhaité. L'apprentissage en profondeur vise à résoudre le problème de bout en bout au lieu de le diviser en divisions.

Temps d'exécution

Le temps d'exécution est le temps nécessaire pour entraîner un algorithme. L'apprentissage en profondeur nécessite beaucoup de temps pour s'entraîner car il comprend de nombreux paramètres, ce qui prend plus de temps que d'habitude. L'algorithme d'apprentissage automatique nécessite comparativement moins de temps d'exécution.

Interprétabilité

L'interprétabilité est le principal facteur de comparaison des algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur. La raison principale est que l'apprentissage en profondeur fait toujours l'objet d'une seconde réflexion avant son utilisation dans l'industrie.

Applications du Machine Learning et du Deep Learning

Dans cette section, nous découvrirons les différentes applications du Machine Learning et du Deep Learning.

• Vision par ordinateur qui est utilisée pour la reconnaissance faciale et la marque de présence par empreintes digitales ou l'identification du véhicule par la plaque d'immatriculation.

• Récupération d'informations à partir des moteurs de recherche comme la recherche de texte pour la recherche d'images.

• Marketing par e-mail automatisé avec identification de la cible spécifiée.

• Diagnostic médical des tumeurs cancéreuses ou identification des anomalies de toute maladie chronique.

• Traitement du langage naturel pour des applications telles que le marquage de photos. Le meilleur exemple pour expliquer ce scénario est utilisé dans Facebook.

• Publicité en ligne.

Tendances futures

• Avec la tendance croissante à utiliser la science des données et l'apprentissage automatique dans l'industrie, il deviendra important pour chaque organisation d'inculquer l'apprentissage automatique dans leurs entreprises.

• L'apprentissage en profondeur prend plus d'importance que l'apprentissage automatique. L'apprentissage en profondeur s'avère être l'une des meilleures techniques de performance de pointe.

• L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur s'avéreront bénéfiques dans le domaine de la recherche et des universitaires.

Conclusion

Dans cet article, nous avons eu un aperçu de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage profond avec des illustrations et des différences se concentrant également sur les tendances futures. De nombreuses applications d'IA utilisent principalement des algorithmes d'apprentissage automatique pour stimuler le libre-service, augmenter la productivité des agents et fiabiliser les flux de travail. Les algorithmes d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur offrent une perspective intéressante pour de nombreuses entreprises et leaders du secteur.