Différences entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique?

L'apprentissage automatique est un ensemble de méthodes utilisées pour créer des programmes informatiques capables d'apprendre des observations et de faire des prédictions. L'apprentissage automatique utilise des algorithmes, des régressions et des sciences associées pour comprendre les données. Ces algorithmes peuvent généralement être considérés comme des modèles et des réseaux statistiques.



Qu'est-ce que le Deep Learning?

L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de méthodes d'apprentissage automatique. Les données sont analysées à travers plusieurs couches d'un réseau d'apprentissage en profondeur afin que le réseau puisse tirer des conclusions et prendre des décisions sur les données. Les méthodes d'apprentissage en profondeur permettent une grande précision sur de grands ensembles de données, mais ces fonctionnalités rendent l'apprentissage en profondeur beaucoup plus gourmand en ressources que l'apprentissage automatique classique.



Différences entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond

Relation avec l'intelligence artificielle



Depuis plusieurs décennies, l'apprentissage automatique est utilisé comme méthode de réalisation de l'intelligence artificielle dans les machines. À la base, le domaine de l'apprentissage automatique est axé sur la création d'ordinateurs capables d'apprendre et de prendre des décisions, ce qui rend l'apprentissage automatique bien adapté à la recherche sur l'intelligence artificielle. Cependant, tous les modèles d'apprentissage automatique ne sont pas destinés à développer une «véritable» intelligence artificielle qui correspond ou dépasse parfaitement l'intelligence humaine. Au lieu de cela, les modèles sont souvent conçus pour rechercher des problèmes spécifiques et limités.

L'apprentissage en profondeur a été proposé au tout début des discussions sur l'apprentissage automatique, mais peu de chercheurs ont opté pour des méthodes d'apprentissage profond car les exigences de calcul de l'apprentissage profond sont beaucoup plus importantes que dans l'apprentissage automatique classique. Cependant, la puissance de calcul des ordinateurs a augmenté de façon exponentielle depuis 2000, permettant aux chercheurs d'apporter d'énormes améliorations dans l'apprentissage automatique et la construction de l'intelligence artificielle. Étant donné que les modèles d'apprentissage en profondeur s'adaptent bien à l'augmentation des données, l'apprentissage en profondeur a le potentiel de surmonter des obstacles importants pour créer une véritable intelligence artificielle.

Construction de base en machine et apprentissage profond

L'apprentissage automatique et l'apprentissage profond sont tous deux algorithmiques. Dans l'apprentissage automatique classique, les chercheurs utilisent une quantité relativement petite de données et décident quelles sont les caractéristiques les plus importantes des données dont l'algorithme a besoin pour faire des prédictions. Cette méthode s'appelle l'ingénierie des caractéristiques. Par exemple, si un programme d'apprentissage automatique apprenait à reconnaître l'image d'un avion, ses programmeurs créeraient des algorithmes qui permettraient au programme de reconnaître les formes, couleurs et tailles typiques des avions commerciaux. Avec ces informations, le programme d'apprentissage automatique ferait des prédictions sur la présentation d'images avec les avions inclus.



L'apprentissage profond se distingue généralement de l'apprentissage automatique classique par ses nombreuses couches de prise de décision. Les réseaux d'apprentissage en profondeur sont souvent considérés comme des «boîtes noires» car les données sont analysées à travers plusieurs couches de réseau qui font chacune des observations. Cela peut rendre les résultats plus difficiles à comprendre que les résultats de l'apprentissage automatique classique. Le nombre exact de couches ou d'étapes dans la prise de décision dépend du type et de la complexité du modèle choisi.

Données et évolutivité en machine et en apprentissage profond

L'apprentissage automatique utilise traditionnellement de petits ensembles de données à partir desquels apprendre et faire des prédictions. Avec de petites quantités de données, les chercheurs peuvent déterminer des fonctionnalités précises qui aideront le programme d'apprentissage automatique à comprendre et à apprendre à partir des données. Cependant, si le programme rencontre des informations qu’il ne peut pas classer en fonction de ses algorithmes préexistants, les chercheurs devront généralement analyser manuellement les données problématiques et créer une nouvelle fonctionnalité. Pour cette raison, l'apprentissage automatique classique ne s'adapte généralement pas bien aux quantités massives de données, mais il peut minimiser les erreurs sur des ensembles de données plus petits.

L'apprentissage en profondeur est particulièrement adapté aux grands ensembles de données, et les modèles nécessitent souvent de grands ensembles de données pour être utiles. En raison de la complexité d'un réseau d'apprentissage en profondeur, le réseau a besoin d'une quantité substantielle de données d'entraînement et de données supplémentaires pour tester le réseau après l'entraînement. Actuellement, les chercheurs affinent les réseaux d'apprentissage en profondeur qui peuvent être plus efficaces et utiliser des ensembles de données plus petits.

Exigences de performances pour le Machine et le Deep Learning



L'apprentissage automatique a des exigences de performances informatiques variables. Il existe de nombreux modèles qui peuvent être exécutés sur un ordinateur personnel moyen. Plus les méthodes statistiques et mathématiques sont avancées, plus il est difficile pour l'ordinateur de traiter rapidement les données.

L'apprentissage en profondeur a tendance à exiger beaucoup de ressources. L'analyse de grandes quantités d'informations à travers plusieurs niveaux de prise de décision nécessite beaucoup de puissance de calcul. À mesure que les ordinateurs deviennent plus rapides, l'apprentissage en profondeur est de plus en plus accessible.

Limitations de la machine et du Deep Learning

Traditionnellement, l'apprentissage automatique présente quelques limitations courantes et importantes. Le surajustement est un problème statistique qui peut affecter un algorithme d'apprentissage automatique. Un algorithme d'apprentissage automatique contient une certaine quantité d '«erreurs» lors de l'analyse et de la prédiction avec des données. L'algorithme est censé montrer une relation entre les variables pertinentes, mais en cas de surajustement, il commence également à capturer l'erreur, ce qui conduit à un modèle plus «bruyant» ou inexact. Les modèles d'apprentissage automatique peuvent également devenir biaisés en faveur des idiosyncrasies des données avec lesquelles ils ont été entraînés, un problème qui est particulièrement apparent lorsque les chercheurs entraînent des algorithmes sur l'ensemble de l'ensemble de données disponible au lieu d'enregistrer une partie des données pour tester l'algorithme.

L'apprentissage profond présente les mêmes pièges statistiques que l'apprentissage automatique classique, ainsi que quelques problèmes uniques. Pour de nombreux problèmes, il n'y a pas suffisamment de données disponibles pour former un réseau d'apprentissage en profondeur raisonnablement précis. Il est souvent prohibitif ou impossible de collecter plus de données ou de simuler un problème réel, ce qui limite la gamme actuelle de sujets pour lesquels le deep learning peut être utilisé.

Tableau de comparaison pour le Machine et le Deep Learning

Résumé de Machine Vs. L'apprentissage en profondeur

L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur décrivent tous deux des méthodes d'enseignement des ordinateurs pour apprendre et prendre des décisions. L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique classique, et certaines divergences importantes rendent l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique adaptés à différentes applications.

  • L'apprentissage automatique classique inclut souvent l'ingénierie des fonctionnalités par des programmeurs qui aide l'algorithme à faire des prédictions précises sur un petit ensemble de données. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont généralement conçus avec plusieurs niveaux de prise de décision pour nécessiter une ingénierie de fonctionnalités moins spécifique.
  • L'apprentissage en profondeur est traditionnellement utilisé pour de très grands ensembles de données afin que les réseaux ou algorithmes puissent être formés pour prendre de nombreuses décisions en couches. L'apprentissage automatique classique utilise des ensembles de données plus petits et n'est pas aussi évolutif que l'apprentissage en profondeur.
  • Bien que l'apprentissage profond puisse bien apprendre sur de nombreuses données, il existe de nombreux problèmes où il n'y a pas suffisamment de données disponibles pour que l'apprentissage profond soit utile. L'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique partagent des limitations statistiques standard et peuvent être biaisés si l'ensemble de données d'entraînement est très idiosyncratique ou s'il a été collecté avec des techniques statistiques inappropriées.

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