Comprendre les différences entre le machine learning et le deep learning est essentiel pour comprendre l’évolution technologique : ce que vous devez savoir.
L’intelligence artificielle il fait désormais partie intégrante de nos vies, imprégnant chaque jour de nouveaux aspects de la société, du divertissement aux opérations commerciales. Malgré cette utilisation répandue, les détails de son fonctionnement peuvent être complexes et difficiles à comprendre.
Parmi les principaux composants de l’IA figurent l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond.termes souvent utilisés de manière interchangeable, mais représentant des disciplines distinctes avec différences importants qui séparent clairement les deux domaines.
Comprendre les spécificités du machine learning et du deep learning est important pour les deux apprécier le progrès technologiquemoi, les deux surtout pour évaluer les implications éthiques et les pratiques de ces technologies. Bien que tous deux visent à créer des machines capables de « penser » de manière autonome, les manières dont elles le font et les conséquences de leurs applications diffèrent grandement.
Machine learning et deep learning : deux technologies à la fois similaires et extrêmement différentes
Le apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre surlogiciel de formation pour faire des prédictions ou prendre des décisions basées sur les données. Selon Jeff Crume, ingénieur chez IBM, le ML peut être considéré comme une forme sophistiquée d’analyse statistique qui permet aux machines de faire des prédictions de plus en plus précises à mesure qu’elles reçoivent de plus grandes quantités de données.
L’approche d’apprentissage automatique est basée surformation aux algorithmes reconnaître des modèles dans les données. Ce processus, appelé apprentissage supervisé, nécessite une intervention humaine pour étiqueter les données d’entraînement, qui sont ensuite utilisées pour apprendre à la machine à faire des prédictions. Une fois entraînée, la machine peut être testée sur un ensemble de données distinct pour évaluer sa précision.
Le l’apprentissage en profondeur il peut plutôt être considéré comme un sous-catégorie d’apprentissage automatique, caractérisé par l’utilisation de réseaux de neurones artificiels qui imitent les processus du cerveau humain. Cette approche permet aux machines de apprendre des données non structurées (ou “rugueux”) sans besoin de surveillance l’apprentissage humain direct, un processus connu sous le nom d’apprentissage non supervisé.
Les réseaux neuronaux profonds sont composés de couches de nœuds interconnectés qui traitent des informations similaires aux neurones du cerveau humain. Cela permet aux machines de identifier même des modèles très complexes et faire des prédictions avec un haut degré de précision, en particulier dans des tâches telles que la reconnaissance d’images et la compréhension du langage naturel.
Là différence principale entre l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond réside dans niveau de supervision requis. Alors que l’apprentissage automatique nécessite des données étiquetées et une supervision humaine, l’apprentissage profond peut fonctionner avec des données non structurées et nécessite moins d’intervention humaine directe. Ce rend le deep learning particulièrement puissantmais aussi potentiellement plus dangereux.
Ces applications soulèvent d’importantes inquiétudes en termes de confidentialité et de contrôlecar la capacité d’une machine à fonctionner de manière autonome sans supervision humaine directe peut conduire à une mauvaise utilisation ou à une utilisation excessive de la technologie.
