Deep Learning vs. Machine Learning – Comprendre les différences

L’histoire du deep learning et du machine learning remonte aux années 1950, lorsque les scientifiques se sont penchés sur le développement d’ordinateurs capables de prendre des décisions et de résoudre des problèmes. L’idée était que les ordinateurs pouvaient apprendre en analysant des données et en agissant sur la base de modèles et de règles.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique (Machine Learning) ?

L’apprentissage automatique (ou machine learning, ML) est une technologie qui permet aux ordinateurs d’apprendre et de s’améliorer automatiquement sans être explicitement programmés. Pour ce faire, on utilise des algorithmes qui apprennent et s’améliorent sur la base de l’expérience. Le Machine Learning est souvent utilisé pour résoudre des problèmes pour lesquels il est difficile de définir des règles complexes. Le Machine Learning permet alors de prendre des décisions fondées.

Qu’est-ce que le deep learning ?

Le deep learning est une technologie qui repose sur le machine learning et qui convient particulièrement bien au traitement de grandes quantités de données. Ainsi, le deep learning est un sous-domaine du machine learning. Le deep learning utilise des réseaux neuronaux artificiels pour identifier des modèles et des relations dans les données. Les réseaux sont divisés en différentes couches, ce qui leur permet de résoudre des problèmes complexes. Le deep learning est souvent utilisé pour analyser des images et des vidéos et en extraire des informations. Contrairement à l’apprentissage automatique, dans lequel les développeurs interviennent souvent pour effectuer des ajustements, dans le deep learning, les algorithmes décident eux-mêmes si les décisions sont correctes.

Différenciation

Il existe donc une différence importante entre le deep learning et le machine learning : le deep learning utilise des réseaux neuronaux, tandis que le machine learning repose sur d’autres algorithmes. Le deep learning est particulièrement adapté au traitement de grandes quantités de données, tandis que le machine learning est plus approprié lorsqu’il s’agit de définir des règles complexes.

Domaines d’application

Nous allons maintenant aborder différents domaines d’application des technologies. Cette liste n’est évidemment pas exhaustive et peut être étendue en conséquence.

Voici quelques cas d’application de l’apprentissage automatique :

1. Classification des données : Les modèles d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour classer les données en catégories spécifiques en identifiant des modèles et des relations dans les données. Cela peut être utilisé, par exemple, pour prédire des résultats, tels que le comportement des clients ou les conditions météorologiques.
2. Régression : les modèles d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour étudier la relation entre différentes variables et faire des prédictions pour l’avenir. Cela peut par exemple être utilisé pour prédire le prix des maisons ou le cours des actions.
3. Clustering : les modèles d’apprentissage automatique peuvent être utilisés pour diviser les données en groupes présentant des caractéristiques similaires. Cela peut par exemple être utilisé pour analyser le comportement des clients ou les réseaux sociaux.

Voici quelques cas d’application du deep learning :

1. Reconnaissance d’images : les modèles d’apprentissage profond peuvent être utilisés pour analyser des images et en extraire des informations. Cela peut par exemple être utilisé pour analyser des images satellites ou pour reconnaître des objets dans des images. Un exemple concret d’application du deep learning est par exemple l’utilisation dans la recherche d’images des moteurs de recherche internes à l’entreprise.
2. Reconnaissance vocale : les modèles d’apprentissage profond peuvent être utilisés pour analyser le langage humain et en extraire des informations. Cela peut par exemple être utilisé pour créer des assistants vocaux ou pour traduire la parole. Ils sont aujourd’hui utilisés dans divers systèmes tels que les smartphones.
3. Prévision des marchés : Les modèles d’apprentissage profond peuvent être utilisés pour identifier des modèles et des relations dans de grandes quantités de données de marché et pour faire des prévisions pour l’avenir. Cela peut être utilisé par exemple pour prédire le cours des actions ou des devises.

Il est important de noter que le deep learning et le machine learning ne sont pas toujours distincts et qu’ils sont souvent utilisés en combinaison. Par exemple, le Machine Learning peut être utilisé pour définir des règles pour les modèles Deep Learning, tandis que le Deep Learning est ensuite capable de reconnaître des modèles et des relations sur la base de ces règles et des données traitées.

Si l’on regarde l’état actuel de la technologie, il est évident que le deep learning a fait d’énormes progrès au cours des dernières années. Les modèles d’apprentissage profond ont par exemple dépassé les performances des modèles d’apprentissage automatique dans de nombreux domaines, notamment dans le traitement de grandes quantités de données non structurées telles que les images et les vidéos. Il s’agit par exemple du traitement du langage naturel (Natural Language Processing) ou de l’IA génératrice de contenu.

Un aperçu

Dans les années à venir, beaucoup de choses vont changer dans ces domaines. D’une part, les modèles deviennent plus puissants et plus rapides, d’autre part, ils sont accessibles à un nombre croissant d’entreprises. Cela permet des modèles commerciaux complètement nouveaux et obligera certains secteurs à se transformer.

Conclusion et résumé

Le deep learning et le machine learning sont des technologies importantes dans le monde de l’IA, qui sont utilisées dans différents domaines. Le deep learning utilise des réseaux neuronaux pour identifier des modèles et des relations dans de grandes quantités de données, tandis que le machine learning se base sur des algorithmes pour définir des règles complexes. À l’avenir, le deep learning et le machine learning pourraient encore s’améliorer et être capables de résoudre des problèmes encore plus complexes.

Bastian Maiworm

Bastian is the Co-Founder & CRO of the enterprise search tech company amberSearch. Me and my Co-Founders recognized the need for a state-of-the-art information management solution and now help companies and their employees to find access information as easily as possible within enterprises.  I primarily write about the latest developments relevant to enterprise search and start-ups. I look forward to growing my network on LinkedIn and meeting new people at different events. If you think, that there might be an opportunity or if you'd like to dive deeper into my topics, please reach out to me.