Deep learning vs machine learning
Les algorithmes s’améliorent tout seuls en apprenant à partir des données tandis que la conception initiale de l’algorithme, le choix du modèle et l’architecture sont généralement déterminés et supervisés par des ingénieurs humains. Les ordinateurs « apprennent » ensuite à faire des prédictions et/ou à prendre des décisions en reconnaissant les schémas de répétition statistique. Considéré comme un domaine relativement nouveau, le machine learning existe en réalité depuis des décennies, lorsqu’il est né du besoin d’intelligence artificielle. Le terme a été inventé en 1959 par Arthur Samuel, un pionnier de la recherche sur l’intelligence artificielle employé par IBM. Il a développé un programme informatique pour jouer aux dames qui comprenait une fonction de notation pour les positions des pièces sur un plateau de jeu. Cette fonction utilisait le machine learning pour mesurer les chances de victoire des deux adversaires.
Comment fonctionne le machine learning ?
Le machine learning s’appuie principalement sur le data mining (c’est-à-dire l’extraction d’informations à partir de grands volumes de données) pour la reconnaissance des modèles. Ces modèles sont ensuite utilisés pour affiner l’analyse et les algorithmes. Bien entendu, la qualité des données d’entrée détermine la précision du modèle : des données incorrectes ou obsolètes donneront lieu à des prédictions inexactes. L’entraînement de la machine est l’étape la plus importante du machine learning. Les données nettoyées sont divisées en deux ensembles : un ensemble d’entraînement et un ensemble de test. L’ensemble d’entraînement est transmis au modèle de machine learning et supervisé, ce qui lui permet de définir d’autres modèles et de faire des prédictions. Ces prédictions sont ensuite comparées à l’ensemble de test pour vérifier la précision du modèle. Au fil du temps et avec un entraînement approprié, le modèle devient plus performant en matière de prévision et peut fonctionner de manière autonome avec une intervention humaine minimale.
Comment fonctionne le deep learning ?
Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning qui implique une approche plus sophistiquée de la modélisation des algorithmes. Comme indiqué précédemment, le machine learning permet d’extraire des informations à partir de grands volumes de données d’entrée afin de reconnaître des modèles sans être explicitement programmé pour le faire. Toutefois, dans cette situation, les ordinateurs continuent de penser et d’agir comme des machines (c’est-à-dire de manière plus linéaire), et leur capacité d’apprentissage et d’exécution de tâches plus complexes est encore loin d’atteindre les capacités du cerveau humain.
Les modèles de deep learning, quant à eux, adoptent une approche algorithmique plus sophistiquée du machine learning et sont spécifiquement modélisés d’après le cerveau humain. Des réseaux neuronaux complexes et multicouches (qui comprennent parfois des milliers de couches) sont créés pour permettre aux données d’être transmises entre les nœuds de manière hautement connectée, tout comme les neurones dans le cerveau humain. Les réseaux neuronaux sont également appelés réseaux neuronaux artificiels (artificial neural networks ou ANN) ou réseaux neuronaux simulés (simulated neural networks ou SNN). Bien que cette approche nécessite de larges volumes de données configurées correctement, elle peut commencer à générer des résultats immédiatement. De plus, l’intervention humaine est relativement peu nécessaire une fois que l’infrastructure de données est mise en place.
Machine learning vs deep learning
Il existe plusieurs différences significatives entre un programme de machine learning et un programme de deep learning. Tout d’abord, le machine learning nécessite davantage d’interventions humaines pour obtenir des résultats. Le deep learning, de son côté, prend plus de temps à mettre en place, mais peut générer des résultats instantanément et ne nécessite qu’une intervention humaine minimale une fois qu’il est opérationnel.
Un programme de machine learning utilise également des algorithmes moins complexes, qui peuvent fonctionner sur des configurations informatiques traditionnelles et entraîner un réseau à détecter certaines données. Les systèmes de deep learning, quant à eux, nécessitent un investissement dans des configurations plus complexes, qui comprennent des unités de traitement graphique (GPU) dotées d’une plus grande bande passante de mémoire et capables d’exécuter efficacement plusieurs opérations en même temps.
Le machine learning nécessite des données plus structurées et utilise souvent des algorithmes simples, comme la régression linéaire, une technique d’analyse de données qui prédit la valeur de données inconnues à l’aide d’une autre valeur de données connexe et connue. Le deep learning, quant à lui, fait appel à des réseaux neuronaux et peut exploiter de grands volumes de données non structurées.
Avec les modèles de machine learning, chaque couche du réseau neuronal contribue à la représentation hiérarchique des données, ce qui permet à un système de faire des prédictions ou de prendre des décisions éclairées sans programme explicite pour chaque scénario. Le machine learning existe depuis des décennies. Il s’agit de l’un des outils les plus couramment utilisés par votre banque ou votre médecin. En parallèle, le deep learning s’appuie sur les réseaux neuronaux pour modéliser et comprendre des modèles complexes, ce qui permet aux systèmes de réseaux de prendre des décisions complexes sur la base d’une analyse approfondie des données. Cette technologie permet également d’effectuer des tâches complexes de manière autonome, comme le traitement du langage naturel ou l’apprentissage de techniques chirurgicales avancées par des robots.
Exemples de machine learning dans la vie quotidienne
Le machine learning est utilisé couramment dans la vie de tous les jours.
Reconnaissance d’images
La reconnaissance d’images consiste à utiliser un programme informatique pour extraire des informations qui peuvent être utilisées pour la rétro-ingénierie de l’image. Elle permet d’identifier une personne à partir d’une photographie, ce qui est fréquent dans les cas d’usurpation d’identité.
Reconnaissance vocale
Un exemple étonnant de la science moderne est l’utilisation entraînée du machine learning pour la reconnaissance vocale. Rationaliser les interactions des utilisateurs grâce à la technologie de reconnaissance vocale peut permettre de commander des appareils à mains libres, de transcrire des mots prononcés en texte écrit et de faciliter les commandes vocales pour les assistants virtuels.
Détection de fraudes
Le machine learning peut contribuer à la détection de fraudes. Par exemple, les criminels qui commettent des fraudes à la carte bancaire modifient continuellement leurs techniques, rendant les méthodes de détection traditionnelles obsolètes au fil du temps. Machine learning peut aider à surmonter ce problème. Chaque fois qu’un client effectue une transaction par carte bancaire, le programme de machine learning examine attentivement son profil et les transactions précédentes sur le réseau afin de rechercher des modèles inhabituels pour détecter la fraude. Grâce au traitement en continu et à l’accès aux données en temps réel, les sociétés émettrices de cartes peuvent détecter et prévenir la fraude à mesure que les machines en apprennent davantage sur les habitudes des clients. Le traitement en continu, par exemple, implique l’analyse des données au fur et à mesure qu’elles circulent à travers les couches système. L’accès en temps réel permet d’identifier de manière proactive les activités frauduleuses, de réagir immédiatement et de faire économiser aux consommateurs et aux sociétés émettrices de cartes bancaires du temps et de l’énergie, en plus de milliards de dollars.
Prévision du trafic
Le machine learning est également utilisé pour la prévision du trafic. De nos jours, l’utilisation du GPS est devenue une évidence au quotidien. Nous l’utilisons, par exemple, dans nos voitures, pour nous aider à trouver un restaurant, à nous repérer dans une nouvelle ville ou à trouver des itinéraires alternatifs pour arriver à destination à l’heure. Des outils de navigation comme Google Maps nous indiquent le temps nécessaire pour notre trajet, calculent notre heure d’arrivée estimée et créent les itinéraires les plus efficaces en fonction de l’état des routes et du trafic prévu. Ils peuvent également nous fournir une image de notre destination afin que nous puissions reconnaître un environnement jusqu’alors inconnu. Les entreprises de logistique et les sociétés d’expédition s’appuient également sur les prévisions de trafic pour gagner du temps et de l’argent. Plusieurs types d’algorithmes de machine learning sont entraînés à la prévision du trafic, notamment la régression et l’analyse des séries chronologiques. Compte tenu du temps que nous passons dans nos voitures pour nous rendre d’une destination à l’autre, les gains de temps réalisés grâce à la science de la prévision du trafic ont une valeur inestimable.
Exemples de deep learning dans la vie quotidienne
Le deep learning nous entoure également et devient l’une des principales caractéristiques de la vie quotidienne d’aujourd’hui.
Traitement automatique du langage naturel
Le traitement automatique du langage naturel (TAL) est un domaine d’étude qui se concentre sur l’interaction entre le langage humain et les ordinateurs. Les êtres humains bénéficient d’un apprentissage constant du langage dès la naissance et sont exposés à un large éventail de contextes sociaux afin de développer des réponses adaptées à chaque situation et des formes d’expression personnelles. Le traitement du langage naturel par le deep learning vise à obtenir les mêmes résultats en entraînant les machines à comprendre les nuances linguistiques pour formuler des éléments de communication appropriés. L’une des principales applications du deep learning en TAL est la traduction automatique.
Les modèles de deep learning sont entraînés à partir de grands ensembles de données basées sur le langage humain afin de pouvoir traduire des textes d’une langue à une autre. Cette technologie dispose d’un large éventail d’applications, notamment pour les organisations internationales, et comprend la traduction de documents marketing, de sites web et de communications internes aux entreprises. Les traducteurs n’ont alors plus besoin de rechercher le terme adéquat pendant des heures. Les machines ont été entraînées à apprendre du vocabulaire à leur place et les programmes informatiques qui en résultent peuvent augmenter considérablement leur productivité.
L’analyse des opinions est une caractéristique importante du deep learning en TAL. Cette science très développée consiste à utiliser des algorithmes pour analyser des couches de texte dans le but de quantifier les attitudes, les opinions et les émotions des consommateurs. Les modèles de deep learning permettent de classer avec précision une couche de texte comme positive, neutre ou négative. De cette manière, les entreprises obtiennent des informations précieuses sur l’avis des clients concernant leurs produits et/ou services. Elles peuvent donc prendre des décisions plus éclairées pour améliorer la satisfaction client et les relations avec la clientèle. Même si les capacités humaines sont encore privilégiées dans ce domaine, le deep learning a ouvert un tout nouveau champ des possibles basé sur le traitement du langage naturel. Ce faisant, il nous permet de comprendre le langage humain et d’interagir avec lui d’une manière tout à fait inédite.
Médecine
Le deep learning occupe une place de choix dans le domaine de la médecine. Par exemple, les chirurgiens s’en servent pour les diagnostics cliniques, pour faciliter la prise de décision, améliorer la formation chirurgicale, interpréter les images médicales et gérer la planification pré-opératoire ainsi que les procédures intra-opératoires, ce qui leur permet d’améliorer la sécurité des patients et les résultats. Bien que les améliorations potentielles des soins aux patients soient prometteuses, il peut parfois être difficile d’expliquer comment un algorithme de deep learning parvient à une conclusion particulière, ce qui peut susciter un certain scepticisme de la part des patients. Leur expliquer son fonctionnement permet souvent de répondre aux questions concernant le résultat de la machine par rapport à l’humain, et il peut être utile de fournir des exemples de réussite dans ce domaine.
En ce qui concerne l’application du deep learning au domaine de la chirurgie, les médecins passent généralement des décennies à maîtriser et à affiner leurs compétences, en participant à des centaines de procédures supervisées pour perfectionner diverses méthodes et apprendre les meilleures techniques.
Malheureusement, ces actes sont souvent entravés par les limites humaines, notamment au niveau de la mémoire, du temps nécessaire à la saisie des données et du nombre d’heures limité dans une journée. En revanche, un programme de deep learning peut traiter une multitude d’informations en réseau en seulement quelques secondes. Des robots chirurgicaux d’une précision surhumaine peuvent alors être programmés à partir de ces informations. Sans contrainte de temps ou de mémoire, les systèmes de deep learning sont capables de passer au crible une vaste couche de données tout en traitant les enregistrements et les images de milliers d’opérations chirurgicales en quelques secondes. Ils peuvent se souvenir aussi bien de la première procédure qu’ils observent que de la dernière et utiliser ces informations pour affiner leurs méthodes. En outre, l’utilisation d’algorithmes de deep learning pour rationaliser les soins aux patients et automatiser les procédures chirurgicales permet de gagner en efficacité. Ainsi, un plus grand nombre de personnes pourra avoir accès aux soins de santé et aux procédures chirurgicales vitales.
L’avenir du machine learning
Le machine learning, un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui existe depuis les années 50, est largement présent dans notre vie quotidienne. Il est certain qu’il continuera d’ouvrir la voie à des applications illimitées pour les entreprises et les particuliers. Il nous aidera à améliorer notre niveau de vie en nous faisant économiser du temps et de l’argent, nous permettra d’accéder aux soins de santé et d’améliorer nos résultats, etc. Qui sait ce que l’avenir nous réserve ? Ce qui ressemblait autrefois à de la science-fiction, avec des images de robots qui apprennent à effectuer nos tâches quotidiennes, est devenu réalité. Si l’on s’inquiète du remplacement des êtres humains par des machines, le fait est que le savoir humain sera toujours nécessaire. L’intelligence artificielle joue un rôle complémentaire et ne vise pas à nous supplanter. Les possibilités offertes par le machine learning sont illimitées, mais une chose est sûre : la révolution est en marche !
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Si vous avez atteint la fin du cycle d’un projet d’IA, en mettant en production vos modèles ou applications de machine learning, vous savez probablement que cette étape d’industrialisation peut représenter un véritable défi, car elle nécessite beaucoup de ressources.
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