L' apprentissage automatique ( Machine learning ) et l'apprentissage en profondeur (Deep learning) sont des termes souvent confondus et parfois même utilisés de manière interchangeable. L' apprentissage automatique ( Machine learning ) et l'apprentissage en profondeur (Deep learning) sont des termes souvent confondus et parfois utilisés de manière interchangeable. The apprentissage automatique ( Machine learning ) and the apprentissage en profondeur (Deep learning) sont des termes souvent confondus et parfois même utilisés de manière interchangeable. L' apprentissage automatique ( Machine learning ) et l'apprentissage en profondeur (Deep learning) sont des termes souvent confondus et parfois même utilisés de manière interchangeable. Machine learning e deep learning sono termini spesso confusi e talvolta anche usati in modo intercambiabile. L' apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sono termini spesso confusi et talvolta anche usati in modo intercambiabile. Machine learning and deep learning are terms that are often confused and sometimes even used interchangeably. L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont des termes souvent confondus et parfois même utilisés de manière interchangeable. Cependant, chacune de ces définitions a sa propre structure. Comment sont-ils différents? Peuvent-ils se compléter? Que signifient réellement les termes qui ne ressemblent apparemment qu'à des mots à la mode du monde de l'IA? Que signifient réellement les termes qui ne ressemblent apparemment qu'à des mots à la mode du monde de l'IA ? Que signifient réellement les termes qui ne ressemblent apparemment qu'à des mots à la mode du monde de l'IA? Que signifient réellement les termes qui ne ressemblent apparemment qu'à des mots à la mode du monde de l'IA ? Cosa significano in realtà i termini che sembrano solo parole d'ordine del mondo dell'IA? Cosa significano in realtà i termini che sembrano solo parole d'ordine del mondo dell'IA ? What do the terms that sound like just buzzwords from the AI world actually mean? Que signifient réellement les termes qui ressemblent à des mots à la mode du monde de l' IA ?
Si vous faites partie de ceux qui souhaitent mieux comprendre le monde de l'intelligence artificielle, cet article vous aidera à en savoir plus sur ses concepts de base: l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur. Si vous faites partie de ceux qui souhaitent mieux comprendre le monde de l'intelligence artificielle, cet article vous aide à en savoir plus sur ses concepts de base : l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur.Si vous faites partie de ceux qui souhaitent mieux comprendre le monde de intelligence artificielle, cet article vous aidera à en savoir plus sur ses concepts de base: apprentissage automatique et apprentissage en profondeur. Si vous faites partie de ceux qui souhaitent mieux comprendre le monde de l'intelligence artificielle, cet article vous aide à en savoir plus sur ses concepts de base : apprentissage automatique et apprentissage en profondeur. Se sei uno di quelli che vuole comprendere meglio il mondo dell'intelligenza artificiale, questo articolo ti aiuterà a saperne di più sui suoi concetti di base: machine learning e deep learning. Sei sei uno di quelli che vuole comprendere meglio il mondo dell'intelligenza artificiale, queto articolo ti aiuterà a saperne di più sui suoi concetti di base: machine learning e deep learning. If you are one of those who want to understand the world of artificial intelligence better, this article will help you learn more about its basic concepts: machine learning and deep learning. Si vous faites partie de ceux qui veulent mieux comprendre le monde de l'intelligence artificielle, cet article vous aidera à en savoir plus sur ses concepts de base : le machine learning et le deep learning. Ils valent certainement la peine d'être connus car le Machine Learning et le Deep Learning sont désormais considérés comme l'une des tendances technologiques majeures des prochaines années.
A travers cet article vous apprendrez :
– Qu'est-ce que le machine learning et qu'est-ce que le deep learning?– Quelle est la différence entre ML et DL et comment sont-ils liés l'un à l'autre ? – Quel est le rôle du ML et du DL parmi toutes les technologies liées à l'IA ? – Que sont les réseaux de neurones et sont-ils aussi efficaces que le cerveau humain?
1 Introduction : Machine Learning et Deep Learning avec Intelligence Artificielle
2 Apprentissage automatique et algorithmes 2.1 Algorithmes d'apprentissage automatique en pratique : reconnaissance d'images
2.2 Exemples plus complexes : qu'est-ce que l'apprentissage automatique peut faire d'autre pour nous ?
3.1 Réseau de neurones artificiels dans les algorithmes d'apprentissage profond
3.2 Apprentissage en profondeur : défis pour un développement ultérieur
4.1 Cette question vaut-elle la peine d'être posée?
Introduction : Machine Learning et Deep Learning avec Intelligence Artificielle
Les définitions de base de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur se trouvent dans notre dictionnaire IA. Les définitions de base de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur se trouvent dans notre dictionnaire IA.The definitions of the basis of the automatic apprentissage and of the apprentissage en profondeur se trouvent dans notre dictionnaire IA. Les définitions des bases de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur se trouvent dans notre dictionnaire IA. Le definizioni di base di machine learning e deep learning possono essere trovate nel nostro dizionario di intelligenza artificiale. Les définitions de base de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur possèdent l'essentiel de nos découvertes sur l'intelligence artificielle. Basic definitions of machine learning and deep learning can be found in our artificial intelligence dictionary. Les définitions de base de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur se trouvent dans notre dictionnaire d'intelligence artificielle. Cependant, la relation entre ces concepts est mieux illustrée dans le graphique ci-dessous :
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L' intelligence artificielle est un domaine supérieur à l'apprentissage automatique, tandis que l'apprentissage automatique est une catégorie plus large que l'apprentissage en profondeur. L' intelligence artificielle est un domaine supérieur à l'apprentissage automatique, tandis que l'apprentissage automatique est une catégorie plus large que l'apprentissage en profondeur.Intelligence artificielle est un domaine supérieur à l'apprentissage automatique, tandis que l'apprentissage automatique est une catégorie plus large que l'apprentissage en profondeur. L'intelligence artificielle est un domaine supérieur à l'apprentissage automatique, tandis que l'apprentissage automatique est une catégorie plus large que l'apprentissage en profondeur. L'intelligenza artificiale è un campo più alto del machine learning, mentre il machine learning è una categoria più ampia del deep learning. L'intelligence artificielle est un camp plus haut de l'apprentissage automatique, mais l'apprentissage automatique est une catégorie plus importante de l'apprentissage en profondeur. Artificial intelligence is a higher field than machine learning, while machine learning is a broader category than deep learning. L'intelligence artificielle est un domaine plus élevé que l'apprentissage automatique, tandis que l'apprentissage automatique est une catégorie plus large que l'apprentissage en profondeur. Si nous supposons que l'IA est toute la science et la recherche qui visent à cartographier l'intelligence humaine, ML et DL sont les sous-disciplines de cette science. L'apprentissage en profondeur, en revanche, est le plus petit ensemble de la catégorie Machine Learning.
Apprentissage automatique et algorithmes
L'apprentissage automatique est également un domaine assez vaste (un sous-domaine de l'IA), mais pas aussi vaste que " l'intelligence artificielle".Le terme ML est principalement utilisé pour désigner les processus par lesquels les programmes « apprennent » et « prennent des décisions » à partir des données. La tâche des algorithmes dans de tels processus est de reconnaître correctement les modèles et d'appliquer les actions appropriées.
Comment peuvent-ils le faire?
Ils sont prêts à reconnaître certains modèles au cours du processus de formation où les données sont alimentées. Cette formation et cet apprentissage peuvent être supervisés et non supervisés.
Algorithmes d'apprentissage automatique en pratique : reconnaissance d'images
Bien que le fonctionnement des algorithmes ML semble plutôt déroutant, l'utilisation de tels algorithmes est beaucoup plus facile à comprendre. Des algorithmes correctement entraînés peuvent, par exemple, reconnaître des images. Bien sûr, leur efficacité dépend de plusieurs facteurs.
Comment les programmes contenant des données précieuses ont-ils été chargés ? Combien y en avait-il et à quelle fréquence ces tentatives étaient-elles faites?
Des algorithmes correctement formés peuvent détecter, par exemple, des photos humaines presque sans erreur. Sur la photo, ils distinguent un paysage marin d'un paysage de montagne, un chat d'un chien ou un avion d'un bateau.
Exemples plus complexes : qu'est-ce que l'apprentissage automatique peut faire d'autre pour nous ?
L'apprentissage automatique, bien qu'il semble relativement simple, a de nombreuses applications potentielles. Les organisations, les entreprises et l'industrie du monde entier utilisent ML pour faciliter l'exécution de nombreuses tâches schématiques que les employés ont dû effectuer jusqu'à présent.
Les robots virtuels travaillent, par exemple, dans le back-office : ils saisissent des données dans les systèmes, ils aident à la comptabilité. De plus en plus, ils parlent également aux clients et fournissent des services aux employés de l'entreprise. Avec l'apprentissage automatique utilisant des assistants virtuels (chatbots et voiceboty), qui sont de facto une intelligence artificielle conversationnelle. Avec l'apprentissage automatique utilisant des assistants virtuels (chatbots et voiceboty), qui sont de facto une intelligence artificielle conversationnelle.With the apprentissage automatique utilisant des assistants virtuels (chatbots et voiceboty), here sont de facto une intelligence artificielle conversationnelle. Avec l'apprentissage automatique utilisant des assistants virtuels (chatbots et voiceboty), voici de facto une intelligence artificielle conversationnelle. Con l'apprendimento automatico tramite assistenti virtuali (chatbot e voiceboty), che sono di fatto intelligenza artificiale conversazionale. Con l'apprendimento automatico tramite assistenti virtuali (chatbot e voiceboty), che sono di fatto intelligenza artificiale conversaziionale. With machine learning via virtual assistants (chatbot and voiceboty), which are in fact conversational artificial intelligence. Avec le machine learning via des assistants virtuels (chatbot et voiceboty), qui sont en fait de l'intelligence artificielle conversationnelle.
Vous rencontrez également le mécanisme ML plusieurs fois dans la vie de tous les jours : par exemple, lorsqu'une plateforme de streaming ou une boutique en ligne vous recommande un autre film/produit en fonction de vos choix ou du contenu de votre panier.
Les applications mentionnées ci-dessus ne sont cependant que les premiers cas d'utilisation, que l'on peut déjà qualifier de standard dans la pratique et à plus grande échelle. La poursuite du développement dans ce domaine nous ouvrira de nouvelles opportunités dans de nombreux secteurs. Le monde de la science et des affaires place de grands espoirs dans l'apprentissage en profondeur.
Deep learning, c'est-à-dire un apprentissage automatique encore meilleur Deep learning, ovvero machine learning ancora migliore Deep learning, c'est-à-dire un apprentissage automatique encore meilleur Deep learning, or even better machine learning Deep learning, c'est-à-dire un apprentissage automatique encore meilleur Deep learning, ovvero machine learning ancora migliore Deep learning, c'est-à-dire un apprentissage automatique encore meilleur Deep learning, ou encore mieux machine learning
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L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, mais ce n'est pas seulement une petite partie du domaine, mais plutôt une voie vers l'évolution future du ML. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont en fait des algorithmes d'apprentissage automatique plus avancés. Les effets du travail de tels algorithmes sont « plus spectaculaires » car le processus de prise de décision est plus proche de celui « humain ».
Qu'est-ce que cela signifie exactement?
Réseau de neurones artificiels dans les algorithmes d'apprentissage en profondeur
Les applications pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur utilisent une structure en couches appelée réseau neuronal artificiel (appelé. ANN – réseau neuronal artificiel ). Les applications pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur utilisent une structure en couches appelée réseau neuronal artificiel (appelé. ANN – réseau neuronal artificiel ). Les applications pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur utilisent une structure en couches appelée réseau neuronal artificiel (appelé. ANN – réseau neuronal artificiel ). Les applications pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur utilisent une structure en couches appelée réseau neuronal artificiel (appelé. ANN – réseau neuronal artificiel ). Le applicazioni per algoritmi di deep learning utilizzano una struttura a strati chiamata rete neurale artificiale (denominata ANN – rete neurale artificiale ). Les applications pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur utilisent une structure à strati chiamata rete neurale artificiale (denominata ANN – rete neurale artificiale ). Applications for deep learning algorithms use a layered structure called an artificial neural network (called ANN – artificial neural network ). Les applications d'algorithmes d'apprentissage en profondeur utilisent une structure en couches appelée réseau de neurones artificiels (appelé ANN – réseau de neurones artificiels ).La conception de cet ANN s'inspire du réseau neuronal biologique du cerveau humain, ce qui conduit à un processus d'apprentissage beaucoup plus efficace que les modèles ML standard. Ci-dessous, un graphique montrant un réseau de neurones simple :
Apprentissage en profondeur : les défis du développement ultérieur
L'apprentissage en profondeur est un mécanisme beaucoup plus puissant que les algorithmes de machine Learning, mais l'utilisation généralisée de cette solution reste un défi. L'apprentissage en profondeur est un mécanisme beaucoup plus puissant que les algorithmes de machine Learning, mais l'utilisation généralisée de cette solution reste un défi. The apprentissage en profondeur est un mécanisme beaucoup plus puissant que les algorithmes de machine Learning, but the utilization généralisée de cette solution remains un défi. L'apprentissage en profondeur est un mécanisme beaucoup plus puissant que les algorithmes de machine Learning, mais l'utilisation généralisée de cette solution reste un défi. Il deep learning è un meccanismo molto più potente degli algoritmi di machine learning, ma l'uso diffuso di questa soluzione rimane una sfida. L' apprentissage en profondeur est un meccanisme plus puissant de l'algorithme d'apprentissage automatique, mais l'utilisation diffuse de cette solution rimane una sfida.Deep learning is a much more powerful mechanism than machine learning algorithms, but the widespread use of this solution remains a challenge. L'apprentissage en profondeur est un mécanisme beaucoup plus puissant que les algorithmes d'apprentissage automatique, mais la généralisation de cette solution reste un défi.
Qu'est-ce qui fait obstacle?
En un mot : disponibilité des données et puissance de calcul, car des résultats finaux précis nécessitent plus d'opérations.
Le problème de puissance de calcul est résolu par la disponibilité du cloud, mais la collecte de données d'entrée pour les modèles de formation reste un défi. Des tentatives sont faites pour les résoudre en utilisant des modèles préalablement formés ( apprentissage par transfert ). Des tentatives sont faites pour les résoudre en utilisant des modèles préalablement formés ( apprentissage par transfert ). Des tentatives sont faites pour les résoudre en utilisant des modèles préalablement formés ( apprentissage par transfert ). Des tentatives sont faites pour les résoudre en utilisant des modèles préalablement formés ( apprentissage par transfert ). Si tenta di risolverli utilizzando modelli precedentemente formati ( transfer learning ). Si tenta di risolverli utilizzando modelli precedentemente formati ( apprentissage par transfert ). We try to solve them using previously formed models ( transfer learning ). Nous essayons de les résoudre en utilisant des modèles préalablement formés ( transfer learning ).
Apprentissage profond et apprentissage automatique.
Cette question vaut-elle la peine d'être posée?
Ce qui distingue le deep learning de tout le machine learning , c'est l'utilisation de réseaux de neurones, une demande accrue de données, mais aussi moins de besoin de contrôle humain (les résultats sont plus précis). Ce qui distingue le deep learning de tout le machine learning , c'est l'utilisation des réseaux de neurones, une demande accrue de données, mais aussi moins de besoin de contrôle humain (les résultats sont plus précis). Here he distinguishes deep learning de tout le machine learning , c'est utilization de réseaux de neurones, une demande accrue de données, mais aussi moins de besoin de contrôle humain (les résultats sont plus précis). Il distingue ici le deep learning de tout le machine learning , c'est l'utilisation des réseaux de neurones, une demande accrue de données, mais aussi moins de besoin de contrôle humain (les résultats sont plus précis). Ciò che distingue il deep learning da tutto il machine learning è l'uso di reti neurali, una maggiore richiesta di dati, ma anche una minore necessità di controllo umano (i risultati sono più accurati). Ciò che distingue le deep learning da tutto il machine learning è l'uso di reti neurali, una maggiore richiesta di dati, ma anche una minore necessità di controllo umano (i risultati sono più précis).What sets deep learning apart from all machine learning is the use of neural networks, a greater demand for data, but also a lesser need for human control (the results are more accurate). Ce qui distingue le deep learning de tout machine learning, c'est l'utilisation des réseaux de neurones, une plus grande demande de données, mais aussi un moindre besoin de contrôle humain (les résultats sont plus précis). L'apprentissage en profondeur ne s'oppose pas à l'apprentissage automatique, mais c'est une tendance à développer davantage dans le domaine.
Au lieu d'une simple structure ML, l'apprentissage en profondeur dispose d'un réseau multicouche et entrelacé afin que l'algorithme puisse apprendre même de ses erreurs sans intervention humaine.
L'importance du deep learning va sans doute augmenter dans les années à venir, même si aujourd'hui on peut plutôt observer l'utilisation de tels algorithmes principalement par les grandes entreprises (par exemple les géants de la Silicon Valley traitant des véhicules autonomes). L'importance du deep learning va sans doute augmenter dans les années à venir, même si aujourd'hui on peut plutôt observer l'utilisation de tels algorithmes principalement par les grandes entreprises (par exemple les géants de la Silicon Valley traitant des véhicules autonomes).The importance of deep learning va sans doute augmenter dans les années à venir, même si aujourd'hui on peut plutôt observer the utilization de tels algorithmes mainment par les grandes entreprises (par exemple les géants de la Silicon Valley traitant des véhicules autonomes). L'importance du deep learning va sans doute augmenter dans les années à venir, même si aujourd'hui on peut plutôt observer l'utilisation de tels algorithmes principalement par les grandes entreprises (par exemple les géants de la Silicon Valley traitant des véhicules autonomes). L'importanza del deep learning aumenterà senza dubbio negli anni a venire, anche se oggi possiamo piuttosto osservare l'uso di tali algoritmi principalmente da parte di grandi aziende (ad esempio i colossi della Silicon Valley che si occupano di veicoli autonomi). L'importance de l'apprentissage en profondeur aumenterà senza dubbio negli anni a venire, anche se oggi possiamo piuttosto osservare l'uso di tali algoritmi principalement da parte di grandi aziende (ad esempio i colossi della Silicon Valley che si occupano di veicoli autonomi). The importance of deep learning will undoubtedly increase in the years to come, although today we can rather observe the use of such algorithms mainly by large companies (for example the Silicon Valley giants that deal with autonomous vehicles). L'importance du deep learning va sans doute augmenter dans les années à venir, même si aujourd'hui on peut plutôt observer l'utilisation de tels algorithmes principalement par de grandes entreprises (par exemple les géants de la Silicon Valley qui s'occupent des véhicules autonomes).
En raison du besoin de capitaux importants pour financer ces investissements, de tels projets n'ont pas été mis à la disposition d'un large éventail d'entreprises depuis longtemps. Cela change lentement à travers le développement de la technologie : puissance de calcul croissante, cloud, plateformes B2B basées sur le deep learning à la disposition des entreprises : tout cela accélère la diffusion du DL.