Alors que la technologie évolue rapidement; Des termes tels que l’intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning peuvent nous laisser perplexe.
L’intelligence artificielle concerne les machines qui peuvent effectuer des tâches nécessitant généralement une intelligence humaine.
Cela englobe le Machine Learning, où les machines peuvent apprendre par l’expérience et acquérir des compétences sans implication humaine. Le Deep Learning est une catégorie du Machine Learning où des réseaux de neurones artificiels. Ces algorithmes inspirés du cerveau humain, tirent des enseignements d’une grande quantité de données.
Comme nous tirons les enseignements de l’expérience, les algorithmes exécutent une tâche de manière répétée. En la modifiant légèrement chaque fois pour améliorer les résultats. Nous parlons de Deep Learning parce que les réseaux de neurones ont plusieurs couches (profondes) qui permettent l’apprentissage.
C’est pourquoi elles peuvent peut apprendre à résoudre pratiquement n’importe quel problème.
Les modèles de Machine Learning s’améliorent progressivement quelle que soit leur fonction, mais ils ont encore besoin de conseils. Si un algorithme d’intelligence artificielle renvoie une prédiction inexacte, un ingénieur doit intervenir et effectuer des modifications.
Avec un modèle de Deep Learning, un algorithme peut déterminer par lui-même si une prédiction est exacte ou non via son propre réseau de neurones.
La quantité de données que nous générons est immense (elle est estimée à 3 milliards d’octets par jour). Elle est alors la ressource qui permet un apprentissage en profondeur.
Ces algorithmes de nécessitent une tonne de données. Cette augmentation de la création de données est l’une des raisons de l’évolution de l’intelligence artificielle ces dernières années. Outre la création accrue de données, les algorithmes de d’intelligence artificielle tirent parti de la puissance de calcul.
L’intelligence artificielle en tant que service a permis aux petites entreprises d’accéder à cette technologie. Notamment aux algorithmes d’intelligence artificielle nécessaires au Deep Learning sans investissement initial important.
Le Machine Learning est une partie de l’Intelligence Artificielle (IA). Il offre aux systèmes la possibilité d’apprendre et de s’améliorer automatiquement à partir de leur expérience.
Le Machine Learning se concentre sur le développement de programmes informatiques pouvant accéder à des données. Il les utilisent ensuite pour s’améliorer.
Le processus d’apprentissage commence par des observations ou des données, telles que des exemples, une expérience directe ou des instructions. Ceci afin de rechercher des modèles (ou pattern) dans les données et de prendre de meilleures décisions dans le futur. L’objectif principal est de permettre aux ordinateurs d’apprendre automatiquement sans intervention humaine ni assistance et d’ajuster les actions en conséquence.
L’apprentissage automatique permet d’analyser d’énormes quantités de données. Bien qu’elle fournisse généralement des résultats plus rapides et plus précis afin d’identifier des opportunités rentables ou des risques dangereux. Elle peut également nécessiter du temps et des ressources supplémentaires pour se former correctement. L’apprentissage automatique, l’IA et les technologies modernes rendent plus efficace le traitement de gros volumes d’informations.
