Comparaison entre deep learning et machine learning

Qu’est-ce que le machine learning ?

Le machine learning, ou apprentissage automatique, est une branche de l’IA qui implique d’utiliser des données et des algorithmes pour imiter le mécanisme d’acquisition des connaissances et d’apprentissage du cerveau humain, en procédant de façon empirique. Les algorithmes ML nécessitent d’énormes volumes de données pour apprendre et mieux exécuter certaines tâches. Ce processus est légèrement différent du deep learning, qui est un sous-ensemble du ML.

Apprentissage supervisé

L’apprentissage supervisé est une technique d’apprentissage guidé dans laquelle l‘algorithme se nourrit de jeux de données authentifiés, chacun comprenant des données d’entrée et de sortie.

Les prévisions effectuées par l’algorithme sont corrigées par l’opérateur ou l’opératrice, de sorte que la machine puisse apprendre et évoluer. Ce processus est répété jusqu’à ce que le niveau de précision atteint par le système soit jugé acceptable.

Apprentissage semi-supervisé

Avec l’apprentissage semi-supervisé, l’opérateur ou l’opératrice nourrit l’algorithme à la fois avec des jeux de données authentifiées et des données non étiquetées. Les données étiquetées comportent des balises qui facilitent leur compréhension par l’algorithme. Les données non étiquetées sont dépourvues de balises ou d’identifiants.

En analysant des données balisées et non balisées, l’algorithme ML apprend à traiter des informations non structurées.

Apprentissage par renforcement

L’apprentissage par renforcement exécute des processus règlementés pour apprendre à l’algorithme à procéder par tâtonnements. L’opérateur ou l’opératrice crée des paramètres stricts et attribue un ensemble d’actions défini au système ML. L’algorithme exploitera le jeu de données dans ce cadre et découvrira de lui-même les stratégies censées produire les résultats escomptés.

Apprentissage non supervisé

Avec le procédé d’apprentissage non supervisé, l’algorithme ML utilise un vaste jeu de données. Aucune consigne ne lui est donnée : il a carte blanche pour organiser et classer les données comme il l’entend.

Différence entre deep learning et machine learning

Dans un processus ML, l’algorithme doit continuellement ingérer davantage d’informations pour apprendre à affiner ses prévisions. Pour obtenir des informations supplémentaires sur un jeu de données précis, il est possible qu’il doive procéder à une extraction de caractéristiques.

À l’inverse, les solutions de deep learning peuvent se servir de l’infrastructure multicouche du réseau de neurones et de ses outils intrinsèques de traitement des données pour établir des prévisions précises.

La technologie de deep learning réduit de manière significative le nombre d’interventions humaines nécessaires à l’obtention d’un résultat précis. Ses algorithmes sont, en outre, capables de traiter de vastes jeux de données, même non structurées.

Intéressons-nous de plus près aux mécanismes du deep learning et du machine learning, en passant en revue leurs principales différences.

Nombre de points de données

Les algorithmes de machine learning sont capables d’effectuer des prévisions à partir d’infimes quantités de données. Néanmoins, plus les données auxquelles ils ont accès sont nombreuses, plus leurs prévisions sont précises.

À l’inverse, les algorithmes de deep learning doivent absorber de gigantesques quantités de données pour produire un résultat. Ils sont incapables de fonctionner avec de petits jeux de données.

Processus de caractérisation

Le machine learning oblige celles et ceux qui l’utilisent à baliser rigoureusement les données ou à identifier leurs caractéristiques d’une autre manière. Le plus souvent, les algorithmes ML sont incapables d’effectuer leur propre caractérisation, autrement dit de créer de nouvelles caractéristiques.

À l’inverse, les algorithmes de deep learning peuvent s’entraîner sur les caractéristiques de haut niveau des données non structurées. Ils sont également capables de créer de nouvelles caractéristiques en toute autonomie.

Dépendances matérielles

Les solutions de machine learning ne mobilisant pas plus de trois couches d’un réseau de neurones, leur fonctionnement ne nécessite pas énormément de puissance de calcul. De ce fait, les algorithmes ML peuvent s’exécuter sur un équipement d’entrée de gamme.

Durant le deep learning, l’algorithme réalise un nombre impressionnant d’opérations de multiplication de matrices. Pour faciliter ces dernières, un matériel robuste s’avère indispensable.

Temps d’exécution

La plupart des algorithmes de machine learning peuvent être entraînés en quelques heures, voire quelques minutes pour les plus simples. L’algorithme traite en effet les informations à partir d’un réseau de neurones ne comportant que deux ou trois couches.

À l’inverse, les algorithmes de deep learning utilisent de nombreuses couches cachées pour traiter les données. L’entraînement des plus perfectionnés peut prendre plusieurs jours, voire des semaines.

Résultats

Les résultats d’un algorithme de machine learning sont quasi-systématiquement exprimés sous forme de valeur numérique de type classification ou score, par exemple.

Les résultats d’un algorithme de deep learning peuvent revêtir plusieurs formes, y compris des sons, des scores ou du texte. De par cette polyvalence, le deep learning convient à un large éventail d’applications, allant des échanges avec la clientèle à l’activation de la commande vocale sur la télécommande d’un téléviseur.

Démarche d’apprentissage

Les algorithmes ML décomposent des processus d’apprentissage complexes en étapes faciles à gérer, dont les résultats seront ensuite consolidés.

Le deep learning résout les problèmes par une approche de bout en bout. L’algorithme progresse pas à pas en utilisant des données d’entrée brutes, rendant superflue l’extraction manuelle de caractéristiques.

Avantages du deep learning et du machine learning

Le deep learning et le machine learning présentent de nombreux avantages, dont voici les principaux.

• Davantage de sources de données à introduire. Selon plusieurs estimations, entre 80 et 90 % des données collectées par les entreprises sont non structurées. Alors que ces données ne peuvent pas être analysées à l’aide d’outils standard, la conjugaison d’outils ML et DL permet d’en tirer parti.
• De meilleures décisions, prises plus rapidement. Les algorithmes de deep learning et de ML dotent les équipes dirigeantes d’insights exploitables qu’elles peuvent utiliser pour faciliter leurs processus décisionnels.
• Efficacité opérationnelle optimisée. Dans une enquête réalisée auprès d’entreprises des États-Unis, 33 % des personnes interrogées ont cité le « gain de temps » comme premier avantage des outils de machine learning.
• Amélioration de l’expérience client. Les outils de machine learning peuvent améliorer considérablement l’expérience client en livrant des insights exploitables sur l’état d’esprit de votre audience cible. Le grand public est lui aussi conquis, puisque 48 % des personnes ayant participé à une autre enquête précisent qu’elles interagiraient « plus fréquemment » avec l’IA si cette technologie améliorait leur expérience.
• Réduction des coûts. En donnant un aperçu de l’état d’esprit de la clientèle, en accélérant la prise de décision et en optimisant l’efficacité opérationnelle, les outils de ML et de deep learning peuvent engendrer d’importantes économies.

Comme vous le constatez, l’intégration d’algorithmes de machine learning et de deep learning à votre workflow peut exercer une influence positive sur chaque facette de votre activité.

Comment le deep learning et le machine learning interagissent-ils ?

Le deep learning étant un sous-ensemble du machine learning, ces deux technologies sont d’emblée interconnectées. Vous pouvez néanmoins utiliser intentionnellement et conjointement leurs algorithmes respectifs pour analyser des ensembles de données complexes.

Principes de fonctionnement

Les solutions de deep learning structurent ou superposent plusieurs algorithmes de machine learning pour former le réseau de neurones mentionné plus haut. À mesure que les données sont transmises d’une couche de neurones à l’autre, l’algorithme évalue les informations et prend des décisions en fonction de ce qu’il apprend.

Supposons que vous ayez recueilli une multitude de données, pour la plupart non structurées, sur les habitudes d’achat de votre clientèle. La technologie de deep learning vous permet de passer ces données brutes au crible et de les catégoriser. Par la suite, vous pouvez faire appel à des algorithmes ML pour évaluer efficacement de petits sous-ensembles d’informations nouvellement structurées et déceler des détails précis.

Le deep learning et le machine learning sont utilisés au quotidien. Les assistants vocaux optimisés par l’IA en sont la parfaite illustration, puisque 97 % des personnes équipées d’un téléphone portable se servent d’ores et déjà de cette technologie.

Comment utiliser le deep learning et le machine learning ?

Au moment d’intégrer des technologies d’IA à votre workflow, vous n’avez pas à choisir entre machine learning et deep learning : tirez plutôt parti de leurs complémentarités. Comparons les différents secteurs d’activité, usages professionnels et applications sociétales du deep learning et du machine learning.

Cas d’usage du deep learning

Voici quelques cas d’usage du deep learning :

• Services financiers. Les algorithmes de deep learning peuvent aider les établissements financiers à prévoir les conditions du marché, à orienter les investissements et à mieux servir leur clientèle.
• Service clientèle. Le deep learning peut aider le service clientèle à accélérer ses prestations et à anticiper les besoins des utilisateurs et des utilisatrices.
• Forces de l’ordre. Les services de police peuvent recourir au deep learning pour anticiper les tendances en matière de criminalité et de délinquance et protéger la population.
• Santé. Les outils de deep learning peuvent aider les professions de santé à établir un diagnostic et à améliorer l’état de santé de leur patientèle.

À mesure que la technologie de deep learning évoluera, il est certain qu’elle trouvera sa place dans de nombreux autres secteurs d’activité.

Cas d’usage du machine learning

Voici quelques cas d’usage du machine learning :

• Sites web personnalisés. Le ML permet aux marques de proposer à leur clientèle des expériences personnalisées en fonction de son historique de navigation et d’autres données.
• Moteurs de recherche. De même, les moteurs de recherche utilisent des algorithmes ML pour anticiper les comportements et offrir de meilleurs résultats à celles et ceux qui les utilisent.
• Chatbots. Au fil du temps, les chatbots apprennent à répondre plus vite et plus précisément aux demandes de renseignements.

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