L’intelligence artificielle vs l’apprentissage machine vs l’apprentissage en profondeur
Si vous êtes confus par l'intelligence artificielle, l'apprentissage machine et l'apprentissage profond, vous n'êtes pas seul. Souvent, ces termes sont utilisés de façon interchangeable, mais ce n'est pas la même chose - bien qu'ils appartiennent à la même famille, ils sont tous différents à leur façon.
Pour en savoir plus sur l'intelligence artificielle par opposition à l'apprentissage machine par opposition à l'apprentissage en profondeur, continuez à lire ! Nous passerons en revue la définition de chaque terme et parlerons de la façon dont ils s'intègrent ensemble en tant que famille.
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Comment l’intelligence artificielle, l’apprentissage machine et l’apprentissage en profondeur s’imbriquent les uns dans les autres
Si chaque terme a une définition différente, comment s'articulent-ils ? La meilleure façon de comparer l'intelligence artificielle à l'apprentissage machine et à l'apprentissage en profondeur est de penser à une cible.
L'anneau extérieur de la cible illustre l'intelligence artificielle. L'IA est le terme général qui désigne la façon dont les machines peuvent être aussi intelligentes que les humains - et parfois même plus intelligentes.
L'apprentissage machine est donc l'anneau central de la cible. Il s'agit d'un type particulier d'intelligence artificielle qui fait référence à la façon dont vous entraînez les ordinateurs (machines) à agir comme des humains.
Le cercle le plus profond est l'apprentissage profond, qui est un autre sous-ensemble de l'apprentissage machine. Il peut faire encore plus que l'apprentissage automatique et peut essentiellement prendre des décisions sans beaucoup de formation préalable.
Il est préférable de considérer l'intelligence artificielle par opposition à l'apprentissage machine par opposition à l'apprentissage en profondeur comme des sous-ensembles différents qui font partie d'une même famille - chacun ayant sa propre importance.
Ensuite, définissons chaque terme.
Qu’est-ce que l’IA ?
Il se réfère à la façon dont vous pouvez enseigner aux machines comment être rationnelles et intelligentes comme les humains.
Mais comment fonctionne l'IA exactement ?
Pour qu'une machine ou un ordinateur soit artificiellement intelligent, il faut l'entraîner avec des algorithmes. Cela dit, vous ne pouvez pas simplement dire à votre ordinateur de devenir artificiellement intelligent - cela prend du temps.
Lorsque vous programmez une machine ou un ordinateur pour devenir artificiellement intelligent, vous devez établir une liste de règles et de lois. Ces lignes directrices agissent comme votre algorithme.
Dans cette liste de règles, vous apprenez à votre machine ce qu'il faut faire si "quelque chose" se produit.
Le fait de fournir des informations de style " si/alors " à une machine lui apprend comment réagir si une situation particulière se présente, et plus elle est exposée longtemps à ces situations " si/alors ", mieux elle sera en mesure de les résoudre.
Un algorithme est fondamental pour former un ordinateur ou une machine à l'utilisation de l'intelligence artificielle.
Exemple d'IA
Un exemple simple d'intelligence artificielle au travail serait un chatbot sur un site Web ou Siri sur votre smartphone.
Ces applications prouvent que les machines peuvent être entraînées à agir comme des humains pour accomplir une tâche spécifique.
Gardez à l'esprit que l'intelligence artificielle est le groupe le plus important et le plus important lorsque vous parlez d'intelligence artificielle par opposition à l'apprentissage machine par opposition à l'apprentissage profond. Cela signifie que tout ce qui est considéré comme de l'apprentissage machine ou de l'apprentissage profond fait partie de l'intelligence artificielle.
Certain logiciel de marketing utilise l'IA. Cette suite d'automatisation du marketing utilise l'intelligence artificielle pour apporter des résultats étonnants aux entreprises de marketing et de publicité en ligne. Il peut fournir aux entreprises clientes des recommandations appuyées par des données lorsqu'il s'agit de leurs stratégies de marketing.
Qu’est-ce que l’apprentissage machine ?
L'apprentissage machine, en tant que sous-ensemble de l'IA, fait référence à la façon dont un système informatique peut apprendre à partir des informations fournies.
Le but de l'apprentissage machine est de former une machine à savoir quoi faire dans une situation spécifique sur la base des données fournies.
Ainsi, pour former une machine à l'apprentissage automatique, vous devrez lui fournir de grandes quantités de données. Un ordinateur saisit les modèles et les tendances dans les données que vous donnez, ce qui lui permet d'apprendre et de comprendre les résultats les plus probables.
Vous pouvez considérer les données que vous fournissez à la machine comme un manuel de formation que vous pourriez recevoir au travail ou tout au long de votre scolarité. Éventuellement, après avoir vu une variété d'exemples, vous apprendrez comment exécuter une tâche.
Exemples d'apprentissage machine
Il y a un convoyeur à bande transporteuse dans une usine qui sépare les beignets glacés des beignets à trous. Lorsque les opérateurs ont formé la courroie avec l'apprentissage machine, ils l'ont probablement alimentée avec des données qui ressemblent à ceci :
- Bande gauche : 57 à 140 g.
- Bande droite : 142 à 190 g
- Bande gauche : 1 unité
- Bande gauche : 5+ unités
Gardez à l'esprit que nous n'exploitons pas de magasin de beignets. Nous ne saurions pas non plus programmer une machine de tri de beignets, mais restez avec nous pour un exemple d'apprentissage machine !
Pour ce qui est de l'apprentissage machine, si un beignet de 340 g entrait dans la trieuse, la machine ne saurait pas quoi faire puisque cela ne faisait pas partie de sa programmation.
C'est là que l'apprentissage profond entre en jeu pour aider.
Que diriez-vous d'un exemple réel d'apprentissage machine ? Les logiciels utilisent l'apprentissage automatique pour vous aider à déterminer quel contenu de site Web sera le mieux classé dans les pages de résultats des moteurs de recherche.
Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
Enfin et surtout, qu'est-ce que l'apprentissage profond ?
Nous savons pour l'instant que c'est le cercle le plus fermé de la famille de l'IA, mais comment cela fonctionne-t-il ?
En termes simples, l'apprentissage en profondeur est ce qui vient après l'apprentissage machine. C'est un sous-ensemble plus profond de machines d'enseignement avec les informations fournies.
Bien que vous deviez fournir des données machine pour que l'apprentissage machine fonctionne, l'apprentissage en profondeur peut tirer des conclusions à lui seul.
Exemples d'apprentissage en profondeur
Supposons que vous avez une mangeoire pour chats que vous avez entraînée par machine learning à distribuer de la nourriture lorsque vous prononcez une phrase avec le mot "nourriture".
Mais que se passe-t-il si vous dites "Les chats ont faim" à la place ?
Avec l'apprentissage machine, le distributeur de nourriture ne réagirait pas, mais si un utilisateur entraînait le distributeur de nourriture pour chats avec un apprentissage approfondi, il serait capable de calculer le sens de votre phrase pour faire fonctionner l'appareil.
Il faut utiliser un apprentissage approfondi pour vous aider à prédire comment le contenu sera classé dans les résultats de recherche, vous donnant la meilleure chance de créer un contenu qui prend la première place.
Où les big data interviennent-elles ?
Si vous avez déjà eu une conversation au sujet de l'IA, de l'apprentissage machine et de l'apprentissage en profondeur, le terme big data a probablement fait partie de votre discussion.
Bien que le big data fasse partie de cette famille, il s'agit plus d'un cousin que d'un frère. Alors que l'intelligence artificielle, l'apprentissage machine et l'apprentissage en profondeur atteignent tous la "cible", les big data ne font pas partie de la cible.
Si vous êtes curieux de savoir ce qu'est la big data, c'est exactement ce à quoi elle ressemble. Il s'agit d'un vaste ensemble de données qui sont transmises aux machines pour les aider à repérer les modèles et les tendances afin qu'elles puissent prendre des décisions de façon autonome, sans l'aide de l'homme.
La big data est le plus souvent utilisées dans le cadre de l'apprentissage automatique, car il faut des ensembles de données pour trouver et reconnaître les tendances - et en outre, tirer des leçons de ces tendances.
Lorsque vous entendez le terme " big data ", ne vous découragez pas. C'est extrêmement facile à comprendre ! Rappelez-vous simplement que les big data ne sont que cela - de grands ensembles de données utilisés pour former les ordinateurs et les machines.
En savoir plus sur l’IA, l’apprentissage machine et l’apprentissage en profondeur
Si vous êtes toujours curieux de connaître les rouages de l'intelligence artificielle par opposition à l'apprentissage machine par opposition à l'apprentissage en profondeur, nous comprenons ! Ces termes peuvent être difficiles à différencier, mais nous sommes là pour vous aider.
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