Quelle est la différence entre le machine learning et le deep learning ?
Le machine learning (ML) est la science qui consiste à entraîner un programme ou un système informatique à exécuter des tâches sans instructions explicites. Les systèmes informatiques utilisent des algorithmes de ML pour traiter de grandes quantités de données, identifier des motifs de données et prédire des résultats précis pour des scénarios inconnus ou nouveaux. Le deep learning est un sous-ensemble du ML qui utilise des structures algorithmiques spécifiques appelées réseaux neuronaux, calquées sur le cerveau humain. Les méthodes de deep learning tentent d'automatiser des tâches plus complexes qui nécessitent généralement l'intelligence humaine. Par exemple, vous pouvez utiliser le deep learning pour décrire des images, traduire des documents ou transcrire un fichier son en texte.
Quelles sont les similitudes entre le machine learning et le deep learning ?
Vous pouvez utiliser à la fois le machine learning (ML) et le deep learning pour identifier des motifs récurrents dans les données. Ils s'appuient tous deux sur des jeux de données pour entraîner des algorithmes basés sur des modèles mathématiques complexes. Au cours de l'entraînement, les algorithmes trouvent des corrélations entre les sorties et les entrées connues. Les modèles peuvent ensuite générer ou prédire automatiquement des sorties sur la base d'entrées inconnues. Contrairement à la programmation traditionnelle, le processus d'apprentissage est également automatique avec une intervention humaine minimale.
Voici d'autres similitudes entre le ML et le deep learning.
Techniques d'intelligence artificielle
Le ML et le deep learning sont tous deux des sous-ensembles de la science des données et de l'intelligence artificielle (IA). Ils peuvent réaliser des tâches de calcul complexes qui nécessiteraient beaucoup de temps et de ressources si elles étaient effectuées de manière traditionnelle.
Base statistique
Le deep learning et le ML utilisent tous deux des méthodes statistiques pour entraîner leurs algorithmes à l'aide de jeux de données. Ces techniques font appel à l'analyse de régression, aux arbres de décision, à l'algèbre linéaire et au calcul. Les experts en ML et les experts en deep learning comprennent bien les statistiques.
Jeux de données volumineux
Le ML et le deep learning nécessitent tous deux de grands jeux de données d'entraînement de qualité pour établir des prédictions plus précises. Par exemple, un modèle de ML nécessite environ 50 à 100 points de données par fonctionnalité, tandis qu'un modèle de deep learning commence à partir de milliers de points de données par fonctionnalité.
Applications diversifiées
Les solutions de deep learning et de ML résolvent des problèmes complexes dans tous les secteurs et toutes les applications. La résolution ou l'optimisation de ces types de problèmes prendraient beaucoup plus de temps si vous utilisiez des méthodes de programmation et statistiques traditionnelles.
Exigences en matière de puissance de calcul
L'entraînement et l'exécution d'algorithmes de ML nécessitent une puissance de calcul importante, et les exigences de calcul sont encore plus élevées pour le deep learning en raison de sa complexité accrue. Ces deux méthodes peuvent désormais être utilisées pour un usage personnel grâce aux récents progrès en matière de puissance informatique et de ressources dans le cloud.
Amélioration progressive
Au fur et à mesure que les solutions de ML et de deep learning ingèrent davantage de données, elles gagnent en précision en matière de reconnaissance des motifs récurrents. Lorsqu'une entrée est ajoutée au système, celui-ci s'améliore en l'utilisant comme point de données pour l'entraînement.
Quelles limites du machine learning ont conduit à l'évolution du deep learning ?
Le machine learning (ML) traditionnel nécessite une interaction humaine significative via l'ingénierie des fonctionnalités pour produire des résultats. Par exemple, si vous entraînez un modèle de ML à classer des images de chats et de chiens, vous devez le configurer manuellement à reconnaître des caractéristiques telles que la forme des yeux, de la queue, des oreilles, les contours du nez, etc.
L'objectif du ML étant de réduire le besoin d'intervention humaine, les techniques de deep learning éliminent la nécessité d'étiqueter les données à chaque étape.
Bien que le deep learning existe depuis de nombreuses décennies, au début des années 2000, des scientifiques tels que Yann LeCun, Yoshua Bengio et Geoffrey Hinton ont exploré le domaine plus en détail. Bien que les scientifiques aient fait progresser le deep learning, les jeux de données volumineux et complexes étaient limités pendant cette période et la puissance de traitement requise pour entraîner des modèles était coûteuse. Au cours des 20 dernières années, ces conditions se sont améliorées et le deep learning est désormais économiquement viable.
Principales différences : machine learning et deep learning
Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning (ML). Vous pouvez le considérer comme une technique de ML avancée. Les deux approches ont une grande variété d'applications. Toutefois, les solutions de deep learning exigent davantage de ressources : jeux de données plus volumineux, exigences en matière d'infrastructure et coûts connexes.
Voici d'autres différences entre le ML et le deep learning.
Cas d'utilisation prévus
La décision d'utiliser le ML ou le deep learning dépend du type de données que vous devez traiter. Le ML identifie les motifs récurrents à partir de données structurées, comme les systèmes de classification et de recommandation. Par exemple, une entreprise peut utiliser le ML pour prédire quand un client se désabonnera en fonction des anciennes données liées aux désabonnements.
Par ailleurs, les solutions de deep learning sont plus adaptées aux données non structurées, qui requièrent un haut niveau d'abstraction pour l'extraction des caractéristiques. Les tâches liées au deep learning incluent la classification des images et le traitement du langage naturel, pour lesquels il est nécessaire d'identifier les relations complexes entre les objets de données. Par exemple, une solution de deep learning peut analyser les mentions sur les réseaux sociaux afin de déterminer le ressenti des utilisateurs.
Approche de résolution des problèmes
En général, pour le ML classique, l'ingénierie des fonctionnalités se présente ainsi : les humains sélectionnent et extraient manuellement des fonctionnalités à partir de données brutes et leur attribuent un poids. À l'inverse, pour les solutions de deep learning, l'ingénierie des fonctionnalités requiert une intervention humaine minimale.
L'architecture des réseaux neuronaux du deep learning est conçue de manière plus complexe. La façon dont les solutions de deep learning apprennent est calquée sur le fonctionnement du cerveau humain, les neurones étant représentés par des nœuds. Les réseaux neuronaux profonds comprennent au moins trois couches de nœuds, y compris des nœuds de couche d'entrée et de sortie.
Dans le cadre du deep learning, chaque nœud du réseau neuronal attribue des poids de manière autonome à chaque fonctionnalité. Les informations circulent à travers le réseau dans un sens direct, de l'entrée vers la sortie. La différence entre la sortie prévue et la sortie réelle est ensuite calculée. Cette erreur est rétropropagée à travers le réseau pour ajuster le poids des neurones.
En raison du processus de pondération automatique, de la profondeur des niveaux d'architecture et des techniques utilisées, un modèle doit résoudre bien plus d'opérations dans le deep learning que dans le ML.
Méthodes d'entraînement
Le ML comporte quatre méthodes d'entraînement principales : l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage semi-supervisé et l'apprentissage par renforcement. Les autres méthodes d'entraînement incluent l'apprentissage par transfert et l'apprentissage auto-supervisé.
En revanche, les algorithmes de deep learning utilisent plusieurs types de méthodes d'entraînement plus complexes : par exemple, les réseaux neuronaux convolutifs, les réseaux neuronaux récurrents, les réseaux antagonistes génératifs et les autoencodeurs.
Performances
Les performances du ML et du deep learning varient en fonction de cas d'utilisation spécifiques.
Le ML est adapté à des tâches plus simples, telles que l'identification de nouveaux courriers indésirables entrants, et surpasse généralement les solutions de deep learning dans ce domaine. Pour les tâches plus complexes telles que la reconnaissance d'imagerie médicale, les solutions de deep learning surpassent les solutions de ML, car elles peuvent identifier des anomalies invisibles à l'œil nu.
Intervention humaine
Les solutions de ML et de deep learning nécessitent une intervention humaine considérable pour fonctionner. Une personne doit définir un problème, préparer les données, sélectionner et entraîner un modèle, puis évaluer, optimiser et déployer une solution.
Les modèles de ML peuvent être plus faciles à interpréter pour les utilisateurs, car ils dérivent de modèles mathématiques plus simples tels que des arbres de décision.
À l'inverse, l'analyse détaillée des modèles de deep learning prend énormément de temps, car ces derniers sont mathématiquement complexes. Cela dit, la façon dont les réseaux neuronaux apprennent élimine la nécessité d'étiqueter les données. Vous pouvez réduire davantage l'intervention humaine en choisissant des modèles et des plateformes préentraînés.
Exigences en matière d'infrastructure
Parce qu'ils sont plus complexes et nécessitent des jeux de données plus volumineux, les modèles de deep learning exigent davantage de stockage et de puissance de calcul que les modèles de ML. Alors que les données et les modèles de ML peuvent s'exécuter sur une seule instance ou un seul cluster de serveurs, un modèle de deep learning nécessite souvent des clusters hautes performances et d'autres infrastructures importantes.
Les exigences en matière d'infrastructure pour les solutions de deep learning peuvent entraîner des coûts nettement plus élevés que celles du ML. L'infrastructure sur site peut ne pas être pratique ou rentable pour l'exécution des solutions de deep learning. Vous pouvez utiliser une infrastructure évolutive et des services de deep learning entièrement gérés pour contrôler les coûts.
Résumé des différences : machine learning contre deep learning
| Machine Learning |
Deep Learning |
|
| De quoi s'agit-il ? |
Le ML est une méthodologie d'intelligence artificielle (IA). Le ML n'est pas forcément du deep learning. |
Le deep learning est une méthodologie avancée de ML. Le deep learning est forcément du machine learning. |
| Idéal pour |
Le ML est la solution idéale pour les tâches bien définies avec des données structurées et étiquetées. |
Le deep learning est idéal pour les tâches complexes qui nécessitent que les machines puissent interpréter des données non structurées. |
| Approche de résolution des problèmes |
Le ML permet de résoudre des problèmes grâce aux statistiques et aux mathématiques. |
Le deep learning associe les statistiques et les mathématiques à l'architecture des réseaux neuronaux. |
| Formation |
Vous devez sélectionner et extraire manuellement des caractéristiques à partir de données brutes et leur attribuer des poids pour entraîner un modèle ML. |
Les modèles de deep learning peuvent auto-apprendre en utilisant les commentaires provenant d'erreurs connues. |
| Ressources requises |
Le ML est moins complexe et possède un volume de données plus faible. |
Le deep learning est plus complexe et implique un volume de données très élevé. |
Comment AWS peut-il répondre à vos besoins en matière de machine learning et de deep learning ?
Il existe de nombreuses solutions de machine learning (ML) et de deep learning sur Amazon Web Services (AWS). Elles vous permettent d'intégrer l'intelligence artificielle (IA) dans toutes vos applications et tous vos cas d'utilisation.
Pour le ML classique, Amazon SageMaker est une plateforme complète permettant de créer, d'entraîner et de déployer des algorithmes sur une infrastructure cloud puissante et évolutive.
Pour répondre à vos besoins en matière de deep learning, vous pouvez utiliser des services entièrement gérés tels que les suivants :
- Amazon Comprehend vous permet de découvrir des informations précieuses à partir de n'importe quel texte à l'aide du traitement du langage naturel. Amazon Comprehend Medical concerne des textes médicaux plus complexes.
- Amazon Fraud Detector vous aide à détecter les opérations frauduleuses sur la base de données historiques.
- Amazon Lex vous aide à créer des chatbots intelligents et des interfaces conversationnelles.
- Amazon Personalize vous aide à segmenter rapidement la clientèle et à créer des systèmes de recommandation personnalisés.
- Amazon Polly vous aide à produire des paroles à sonorité naturelle à partir d'un texte saisi dans des dizaines de langues.
- Amazon Rekognition vous offre des fonctionnalités prédéfinies de reconnaissance d'image et d'analyse vidéo.
- Amazon Textract vous permet d'extraire du texte de n'importe quel document informatique ou manuscrit.
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