Machine Learning Vs Deep Learning: modèles statistiques qui redéfinissent les entreprises

Différences clés entre l'apprentissage automatique et les algorithmes d'apprentissage profond

L'intelligence artificielle est en augmentation constante dans l'ère numérique. Selon le dernier rapport de marché d'IDC, l'investissement global des entreprises dans l'IA et les systèmes cognitifs est en augmentation et atteindra 57,6 milliards de dollars d'ici 2021.

L'intelligence artificielle dispose d'une grande portée dans la mise en œuvre de machines intelligentes effectuer des tâches redondantes et chronophages sans intervention humaine fréquente. La capacité de l’intelligence artificielle à conférer une capacité cognitive dans les machines comporte 3 niveaux différents, à savoir l'IA active, l'IA générale et l'IA étroite. Les systèmes artificiellement intelligents utilisent l'appariement de motifs pour prendre des décisions cruciales pour les entreprises.

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Catégories d'intelligence artificielle

L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont deux catégories d'intelligence artificielle utilisé pour la modélisation statistique des données. Les paradigmes pour les 2 modèles varient les uns des autres. Passons en revue les principales différences entre les deux:

• Apprentissage automatique: processus en jeu

L’apprentissage automatique est un outil ou une méthode d’apprentissage statistique qui permet d’analyser et d’identifier divers modèles de données. En apprentissage automatique, chaque instance d'un ensemble de données est caractérisée par un ensemble d'attributs. Ici, l'ordinateur ou la machine est formé pour effectuer des tâches automatisées avec une intervention humaine minimale.

Pour classer un modèle dans un processus d'apprentissage automatique, un classifieur est utilisé. Le classifieur utilise les caractéristiques d'un objet pour identifier la classe à laquelle il appartient. Par exemple, si un objet est une voiture, le classificateur est formé pour identifier sa classe en lui fournissant des données d'entrée et en leur attribuant une étiquette. Ceci s'appelle l'apprentissage supervisé .

Pour former une machine avec un algorithme, procédez comme suit:

• Collecte de données
• Formation du classificateur
• Analyse des prédictions

Lors de la collecte de données, il est essentiel de choisir le bon ensemble. de données. En effet, ce sont les données qui déterminent le succès ou l'échec de l'algorithme. Cette donnée choisie pour entraîner l'algorithme s'appelle caractéristique . Ces données d'apprentissage sont ensuite utilisées pour classifier le type d'objet. La prochaine étape consiste à choisir un algorithme pour la formation du modèle. Une fois le modèle formé, il est utilisé pour prédire la classe à laquelle il appartient.

Par exemple, lorsqu'une image d'une voiture est donnée à un humain, il peut identifier qu'elle appartient au véhicule de la classe. Mais une machine nécessite d'être formée via un algorithme pour prédire que c'est une voiture grâce à ses connaissances antérieures.

Divers algorithmes d’apprentissage automatique comprennent les arbres de décision, la forêt aléatoire, le modèle de mélange gaussien, Naive Bayes, la régression linéaire, la régression logistique, etc.

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• Apprentissage approfondi: processus en jeu

L'apprentissage approfondi peut être défini comme une sous-catégorie de l'apprentissage automatique. Inspiré par les réseaux de neurones artificiels (ANN), l’apprentissage en profondeur regroupe diverses manières de mettre en œuvre l’apprentissage par la machine. L'apprentissage en profondeur s'effectue via un réseau de neurones, une architecture dont les couches sont superposées.

Un réseau de neurones comporte une couche d'entrée pouvant être des pixels d'une image ou même des données d'une série temporelle particulière. . La couche suivante comprend une couche cachée, connue sous le nom de pondération et d’apprentissage pendant l’entraînement du réseau de neurones. La dernière couche ou la troisième couche est celle qui prédit le résultat en fonction de l’entrée introduite dans le réseau.

Le réseau de neurones utilise donc un algorithme mathématique pour prédire les poids des neurones. De plus, il fournit une sortie proche de la valeur la plus précise.

L'automatisation de l'extraction de caractéristiques est un moyen utilisé par un processus pour trouver un ensemble pertinent de caractéristiques. Cette opération consiste à combiner un ensemble existant de fonctionnalités à l'aide d'algorithmes tels que PCA, T-SNE, etc. Par exemple, pour extraire manuellement les fonctionnalités d'une image lors du traitement, le praticien doit identifier les fonctionnalités de l'image telles que le nez, les lèvres , yeux, etc. Ces caractéristiques extraites sont intégrées au modèle de classification.

Le processus d'extraction de caractéristiques est effectué automatiquement par le processus d'extraction de caractéristiques de Deep Learning en identifiant les correspondances.

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Différences clés entre l'apprentissage par machine et les algorithmes d'apprentissage en profondeur

Bien que l'apprentissage par machine et l'apprentissage en profondeur soient des techniques de modélisation statistique dans le cadre de l'Intelligence artificielle, chacune possède son propre ensemble de cas d'utilisation réels pour illustrer la différence. de l'autre. Passons en revue les principales différences entre les techniques de modélisation.

1. Dépendances de données

Les algorithmes d'apprentissage automatique sont principalement utilisés lorsqu'il s'agit de petits ensembles de données. Bien que l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur puissent gérer des quantités énormes d’ensembles de données, l’apprentissage en profondeur utilise un réseau de neurones profond sur les données, car celles-ci ont «faim de données». Plus il y a de données, plus il y aura de couches, c'est-à-dire la profondeur du réseau. Cela augmente également le calcul et fait donc appel à un apprentissage en profondeur pour de meilleures performances lorsque la taille des ensembles de données est énorme.

2. Interprétabilité

L’interprétabilité dans l’apprentissage automatique fait référence à la mesure dans laquelle un humain peut comprendre et comprendre la raison et la raison d’être de la production d’un modèle donné. L’objectif principal d’Interprétabilité dans l’apprentissage automatique est de responsabiliser les prédictions du modèle.

Certains algorithmes sous apprentissage automatique sont facilement interprétables, tels que les algorithmes Logistic et Decision Tree. En revanche, les algorithmes Naive Bayes, SVM et XGBoost sont difficiles à interpréter.

L'interprétabilité des algorithmes d'apprentissage en profondeur peut être qualifiée de difficile, voire quasi impossible. S'il est possible de raisonner sur des instances similaires, comme dans le cas des arbres de décision, l'algorithme est interprétable. Par exemple, le k-plus proche voisin est un algorithme d'apprentissage automatique hautement interprétable.

3. Extraction de caractéristiques

Lorsqu'il s'agit d'extraire des caractéristiques significatives à partir de données brutes, les algorithmes d'apprentissage en profondeur constituent la méthode la plus appropriée. L'apprentissage en profondeur ne dépend pas de modèles binaires ou d'un histogramme de gradients, etc., mais il extrait les couches de manière hiérarchique.

Les algorithmes d'apprentissage automatique, quant à eux, dépendent d'entrées manuelles pour en extraire des entités.

4. Temps de formation et d'inférence / d'exécution

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent s'entraîner très rapidement par rapport aux algorithmes d'apprentissage profond. Il faut quelques minutes à quelques heures pour s’entraîner. D'autre part, les algorithmes d'apprentissage en profondeur déploient des réseaux de neurones et prennent beaucoup de temps d'inférence lorsqu'ils passent à travers une multitude de couches.

5. Disponibilité de l'industrie

Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent être décodés facilement. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur, par contre, sont une boîte noire. Des algorithmes d'apprentissage automatique, tels que la régression linéaire et les arbres de décision, sont utilisés dans les banques et autres organisations financières pour prévoir les stocks, etc.

Les algorithmes d'apprentissage approfondi ne sont pas totalement fiables pour les déployer dans des industries.

Les entreprises utilisent à la fois des algorithmes d'apprentissage en profondeur et d'apprentissage en profondeur pour générer davantage de revenus. Pour en savoir plus sur la manière dont votre entreprise peut tirer parti de systèmes intelligemment artificiels et sur les algorithmes pouvant être utilisés pour obtenir un résultat commercial positif, appelez nos stratèges tout de suite!