Quelles sont les différences entre le Deep Learning et le Machine Learning ?

Faisant partie de l’intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning permettent aux ordinateurs de prendre des décisions intelligentes. Mais les deux technologies ne sont pas identiques dans le fond. Découvrez donc les différences qui existent entre le Deep Learning et le Machine Learning.

Point des principales différences entre le Machine Learning et le Deep Learning

Commençons par expliquer ce que c’est que le Machine Learning. Il s’agit de la technologie la plus simple, et aussi la plus ancienne, en intelligence artificielle. Le Machine Learning fonctionne en s’appuyant sur un algorithme capable lui-même d’adapter le système à partir des retours faits par l’Homme. Pour la mise en place de cette technologie, il est nécessaire d’exploiter des données organisées. Ensuite, le système est alimenté par des données structurées et catégorisées qui permettent de comprendre comment effectuer le classement de nouvelles données similaires. C’est en fonction de ce classement que le système exécute ensuite les actions qui ont été programmées. Par exemple, il peut identifier une photo de chien et classer le document concerné dans le dossier qui correspond. Une première phase d’utilisation passée, l’algorithme est optimisé en suivant les feedbacks du développeur. Ceux-ci renseignent le système des classifications erronées et indiquent les bonnes catégories.

Dans le cadre du Deep Learning, ou apprentissage profond, le recours aux données structurées n’est pas nécessaire. Le fonctionnement du système se fait à partir de plusieurs couches de réseaux neuronaux combinant différents algorithmes en copiant le cerveau humain. Dans le Deep Learning, il est possible de travailler à partir de données non structurées. C’est une approche qui est parfaitement indiquée pour les tâches complexes, quand il est difficile de catégoriser en amont tous les aspects des objets à traiter. Les caractéristiques discriminantes sont identifiées par le système du Deep Learning lui-même. Au sein de chaque couche, un nouveau critère spécifique de l’objet est recherché. Celui-ci sert de base pour décider de la classification retenue pour l’objet à la fin du processus.

Il est important de savoir qu’avec le Deep Learning, le système est capable d’identifier lui-même les caractéristiques discriminantes des données, sans effectuer une catégorisation préalable. Il n’est pas nécessaire d’entraîner le système par un développeur, celui-ci étant capable d’évaluer le besoin de modifier le classement ou de créer des catégories inédites selon les nouvelles données. Alors que le Machine Learning fonctionne en tenant compte d’une base de données contrôlable, le Deep Learning utilise un volume de données qui est bien plus considérable. Il faut que le système dispose de plus de 100 millions d’entrées afin de donner des résultats fiables.

Notez aussi que la technologie nécessaire pour le Deep Learning est plus sophistiquée. Celle-ci a besoin de plus de ressources IT et est plus coûteuse que le Machine Learning. Du coup, elle n’est pas indiquée actuellement pour une utilisation de masse par les entreprises.

Des champs d’application pouvant être différents

Le Machine Learning peut être perçue comme une technologie précurseur du Deep Learning. Il est possible de résoudre toutes les tâches accomplies du Machine Learning en ayant recours au Deep Learning. Les deux technologies s’utilisent dans plusieurs domaines du quotidien, tels que la médecine, les sciences et la mobilité. Mais aussi, le champ d’application de l’une peut ne pas être dans les cordes de l’autre.

En ce qui concerne le Machine Learning, on l’applique le plus souvent en marketing en ligne. La technologie permet ainsi d’utiliser des outils d’analyse pour évaluer des données définies et fournir des diagnostics fiables. On s’en sert également au niveau du support client. Il est possible en effet de mettre au point les chatbots en se basant sur le Machine Learning. En outre, le Machine Learning est une solution intéressante pour optimiser la vente. Les systèmes sont capables d’anticiper avec précision les produits et services pouvant intéresser les clients.

Quant au Deep Learning, son application peut se faire dans le domaine de la sécurité informatique. De nombreux systèmes IT et de cyber sécurité s’appuient sur cette technologie et sont ainsi à même d’identifier au mieux les dangers. Le Deep Learning permet aussi de mieux créer du contenu. En effet, à partir d’une base de données de contenues bien fournie, le système est capable de créer un nouveau contenu ou de réaliser des traductions en autonomie. En outre, le Deep Learning est utilisable pour mettre au point les assistants vocaux. Des élaborations bien connues, comme celle de Google, repose sur cette technologie.