L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur ont pris d'assaut le monde moderne.

Des entreprises du monde entier utilisent ces concepts pour construire des machines intelligentes et précieuses qui peuvent faciliter la vie. 

Intelligence artificielle (AI) est une manière "intelligente" de créer des machines intelligentes, l'apprentissage automatique (ML) est une partie de l'IA qui aide à créer des applications basées sur l'IA, et Deep Learning (DL) fait à nouveau partie de l'apprentissage automatique qui forme un modèle avec des algorithmes complexes et de vastes volumes de données.

Ils jouent un rôle vital dans les industries qui se concentrent sur la fourniture d'expériences uniques aux utilisateurs.

Puisqu'ils sont liés, la plupart des gens confondent Intelligence Artificielle, machine learning, et l'apprentissage en profondeur. Mais ces termes ne sont pas les mêmes. 

Dans cet article, vous comprendrez les similitudes et les différences entre ces technologies. 

Alors commençons à creuser.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: What Are They?

IA, ML et L'apprentissage en profondeur sont quelque peu les mêmes mais pas dans leur portée, leur procédure de travail et leur fonctionnalité d'interchangeabilité. 

Discutons-en un par un pour comprendre ce qu'ils sont et leurs applications au quotidien dans la vie actuelle. 

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle (IA)?

Vous ne pouvez pas définir l'Intelligence comme un ensemble de compétences. C'est un processus d'apprentissage de nouvelles choses par vous-même avec intelligence et rapidité. Un humain utilise l'intelligence pour apprendre de l'éducation, de la formation, des expériences de travail, et plus encore.

Transférer l'intelligence humaine à une machine est ce que nous appelons l'intelligence artificielle (IA). De nombreuses industries informatiques utilisent l'IA pour développer des machines à développement automatique qui agissent comme des humains. Les machines d'IA apprennent du comportement humain et exécutent des tâches en conséquence pour résoudre des algorithmes complexes. 

En termes simples, il est développé dans un système informatique pour contrôler d'autres systèmes informatiques. Dans les années 1940, les premiers ordinateurs numériques ont vu le jour, et dans les années 1950, la possibilité de l'IA est apparue. 

De nos jours, intelligence artificielle est utilisé dans la prévision météorologique, le traitement d'images, l'optimisation des moteurs de recherche, la médecine, la robotique, la logistique, la recherche en ligne, etc. Sur la base des fonctionnalités actuelles, l'intelligence artificielle est classée en quatre types :

  • Machines réactives IA
  • AI à mémoire limitée
  • Théorie de l'intelligence artificielle
  • IA auto-consciente

Mise en situation : Lorsque vous parlez avec Siri ou Alexa, vous obtenez des réponses et des réponses fréquentes. Cela est uniquement dû à l'IA à l'intérieur de la machine. Il écoute vos paroles, les interprète, les comprend et répond immédiatement. 

D'autres applications sont les véhicules autonomes, les robots IA, les traductions automatiques, reconnaissance de la parole, Et plus encore.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique (ML)?

Avant de creuser pour l'apprentissage automatique, vous devez comprendre le concept d'exploration de données. L'exploration de données dérive des informations exploitables en utilisant des techniques d'analyse mathématique pour découvrir les tendances et les modèles à l'intérieur des données.

Les organisations peuvent utiliser de nombreuses données pour améliorer les techniques d'apprentissage automatique. ML fournit un moyen de trouver un nouveau chemin ou algorithme à partir d'une expérience basée sur les données. C'est l'étude de la technique qui extrait automatiquement les données pour prendre des décisions commerciales avec plus de soin.

Il aide à concevoir et à développer une machine capable de saisir des données spécifiques de la base de données pour donner des résultats précieux sans utiliser de code. Ainsi, ML offre un meilleur moyen de faire des prédictions à partir des informations. 

Ainsi, ML apprend des données et des algorithmes pour comprendre comment effectuer une tâche. C'est le sous-ensemble de l'IA. 

Mise en situation : Dans votre vie de tous les jours, lorsque vous ouvrez une plateforme que vous utilisez fréquemment, comme Instagram, vous pouvez voir des recommandations de produits. Les sites Web suivent votre comportement sur la base de la recherche ou de l'achat précédent, ML obtient les données et vous montre des produits basés sur le même modèle.

De nombreux secteurs utilisent le ML pour détecter, corriger et diagnostiquer le comportement anormal des applications en temps réel. Il a de multiples applications dans diverses industries, des petites applications de reconnaissance faciale aux grandes industries de raffinage des moteurs de recherche. 

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur

Si nous comparons l'intelligence artificielle à l'intelligence humaine, alors le Deep Learning correspond aux neurones à l'intérieur d'un cerveau humain. Il est plutôt plus complexe que l'apprentissage automatique car il utilise des réseaux de neurones profonds. 

Ici, les machines utilisent la technique de plusieurs couches pour apprendre. Le réseau se compose d'une couche d'entrée pour accepter les entrées des données et d'une couche cachée pour trouver les entités cachées. Enfin, la couche de sortie fournit les informations finales. 

En d'autres termes, le Deep Learning utilise une technique simple appelée apprentissage séquentiel. De nombreuses industries utilisent la technique du Deep Learning pour créer de nouvelles idées et de nouveaux produits. Le Deep Learning diffère du Machine Learning en termes d'impact et de portée.

L'IA est le présent et l'avenir de notre monde en pleine croissance. Le Deep Learning permet des applications pratiques en étendant l'utilisation globale de l'IA. Grâce au Deep Learning, de nombreuses tâches complexes semblent possibles, telles que des voitures sans conducteur, de meilleures recommandations de films, des soins de santé, etc.

Mise en situation : Quand vous pensez à une voiture sans conducteur, vous devez vous demander comment elle se conduit sur la route sans assistance humaine. Deep Learning fournit une expertise de type humain dans la compréhension de la structure de la route, des piétons, des limites de vitesse dans divers scénarios, et plus encore.  

Avec des données volumineuses et un calcul efficace, une voiture roule toute seule, ce qui signifie qu'elle a un meilleur flux de prise de décision. 

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: How They Work?

Maintenant, vous savez ce que sont l'IA, le ML et le Deep Learning individuellement. Comparons-les en fonction de leur fonctionnement. 

Comment fonctionne l'IA ?

Considérez l'intelligence artificielle comme un moyen de résoudre des problèmes, de répondre à des questions, de suggérer quelque chose ou de prédire quelque chose. 

Les systèmes utilisant des concepts d'IA fonctionnent en consolidant de grands ensembles de données avec des algorithmes itératifs et intelligents et en analysant les données pour apprendre des caractéristiques et des modèles. Il continue de tester et de déterminer ses propres performances en traitant les données et le rend plus intelligent pour développer plus d'expertise. 

Les systèmes d'IA peuvent exécuter des milliers et des millions de tâches à des vitesses incroyables sans nécessiter de pause. Par conséquent, ils apprennent rapidement à être capables d'accomplir efficacement une tâche. L'IA vise à créer des systèmes informatiques imitant le comportement humain pour penser comme des humains et résoudre des questions complexes.  

Pour ce faire, les systèmes d'IA s'appuient sur divers processus, techniques et technologies. Voici les différents composants des systèmes d'IA :

  • Les réseaux de neurones: C'est comme un vaste réseau de neurones que l'on trouve dans le cerveau humain. Il permet aux systèmes d'IA d'utiliser de grands ensembles de données, de les analyser pour trouver des modèles et de résoudre des problèmes. 
  • Informatique cognitive : Il imite la façon dont le cerveau humain pense tout en effectuant des tâches pour faciliter la communication entre les machines et les humains.
  • Apprentissage automatique: Il s'agit d'un sous-ensemble de l'IA qui permet aux systèmes informatiques, aux applications et aux programmes d'apprendre et de développer automatiquement des résultats basés sur l'expérience. Il permet à l'IA de détecter des modèles et de révéler des informations à partir des données pour améliorer les résultats.
  • L'apprentissage en profondeur: Il s'agit d'un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui permet à l'IA de traiter des données et d'apprendre et de s'améliorer en utilisant des réseaux de neurones d'IA.
  • Vision par ordinateur: Les systèmes d'IA peuvent analyser et interpréter le contenu des images grâce à l'apprentissage en profondeur et à la reconnaissance des formes. La vision par ordinateur permet aux systèmes d'IA d'identifier les composants des données visuelles. 

Par exemple, les captchas apprennent en vous demandant d'identifier des vélos, des voitures, des feux de circulation, etc.

  • Langage de traitement naturel (TALN) : Il permet aux systèmes de reconnaître, d'analyser, d'interpréter et d'apprendre le langage humain sous forme parlée et écrite. Il est utilisé dans les systèmes qui communiquent avec les humains.

Ainsi, pour qu'un système d'IA fonctionne, il doit avoir toutes ces capacités. Parallèlement à cela, les systèmes d'IA nécessitent certaines technologies :

  • Des ensembles de données plus vastes et accessibles puisque l'intelligence artificielle s'en nourrit
  • Traitement intelligent des données grâce à des algorithmes avancés pour analyser les données à des vitesses simultanées et comprendre les problèmes complexes et prévoir les événements.
  • Interfaces de programmation d'applications (API) pour ajouter des fonctions d'IA à un système ou à une application et les rendre plus intelligents.
  • Unités de traitement graphique (GPU) pour alimenter les systèmes d'IA afin d'effectuer des calculs lourds pour le traitement et l'interprétation des données.

Comment fonctionne le machine learning?

L'apprentissage automatique utilise une grande quantité de données en utilisant diverses techniques et algorithmes pour analyser, apprendre et prédire l'avenir. Cela implique beaucoup de codage complexe et de mathématiques qui remplissent une fonction mathématique.

Il explore les données et identifie des modèles afin d'apprendre et de s'améliorer en fonction de ses expériences précédentes. Il enseigne aux systèmes d'IA à penser comme les humains. L'apprentissage automatique aide à automatiser les tâches qui sont effectuées avec un ensemble de règles et de modèles définis par les données. De cette façon, les entreprises peuvent utiliser des systèmes d'IA pour effectuer des tâches à grande vitesse. Le ML utilise deux techniques principales :

  • Apprentissage non supervisé : Il aide à trouver des modèles connus dans les données recueillies
  • Enseignement supervisé: Il permet la collecte de données ou produit une sortie à partir de déploiements ML antérieurs.

Comment fonctionne l'apprentissage en profondeur ?

Cela commence par concevoir un modèle d'apprentissage en profondeur pour observer et analyser en permanence des données impliquant une structure logique comme la façon dont les humains tirent des conclusions.

Pour que cette analyse soit complète, les systèmes d'apprentissage en profondeur utilisent une structure algorithmique en couches connue sous le nom de réseau neuronal artificiel qui peut imiter le cerveau humain. Cela permet aux systèmes d'être plus capables d'effectuer des tâches que les systèmes traditionnels. 

Cependant, un modèle d'apprentissage en profondeur doit être formé en permanence pour évoluer et améliorer ses capacités afin qu'il puisse tirer des conclusions correctes.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Applications

Pour bien comprendre le fonctionnement de l'IA, du ML et de l'apprentissage en profondeur, il est important de savoir comment et où ils sont appliqués.

Les systèmes d'IA sont utilisés à diverses fins telles que le raisonnement et la résolution de problèmes, la planification, l'apprentissage, la présentation des connaissances, le traitement du langage naturel, l'intelligence générale, l'intelligence sociale, la perception, etc.

Par exemple, l'IA est utilisée dans les publicités en ligne, moteurs de recherche comme Google, etc... 

Regardons-le en détail.

Internet, commerce électronique et marketing

  • Moteurs de recherche: Les moteurs de recherche tels que Google utilisent l'IA pour afficher les résultats.
  • Systèmes de recommandation : Il est également utilisé par des systèmes de recommandation tels que YouTube, Netflix et Amazon pour recommander du contenu en fonction des préférences ou des notes de l'utilisateur. 

L'IA est utilisée pour générer des listes de lecture, afficher des vidéos, recommander des produits et des services, etc.

  • Médias sociaux: Des sites comme Facebook, Instagram, Twitter, etc. utilisent l'IA pour afficher les publications pertinentes avec lesquelles vous pouvez interagir, traduire automatiquement les langues, supprimer le contenu haineux, etc. 
  • Les publicités: L'IA est exploitée pour des publicités Web ciblées afin de persuader les gens de cliquer sur les publicités et d'augmenter leur temps passé sur les sites en s'affichant surtractive contenu. L'IA peut prédire les offres personnalisées et le comportement des clients en analysant leurs signatures numériques.
  • Chatbots: Chatbots sont utilisés pour contrôler les appareils, communiquer avec les clients, etc. 

Par exemple, Amazon Echo peut traduire la parole humaine en actions appropriées.

  • Assistants virtuels : Les assistants virtuels tels qu'Amazon Alexa utilisent l'IA pour traiter le langage naturel et aider les utilisateurs dans leurs requêtes.
  • Traduction: L'IA peut automatiquement traduire des documents textuels et les langues parlées. 

Exemple: Google Traduction.

D'autres cas d'utilisation incluent le filtrage anti-spam, l'étiquetage d'images, la reconnaissance faciale, etc.

Gaming

L'industrie du jeu utilise massivement l'IA pour produire des jeux vidéo avancés, dont certains ont des capacités surhumaines. 

Mise en situation : De type échecs Deep Blue et AlphaGo. Ce dernier a battu une fois Lee Sedol, qui est champion du monde de GO.

Socio-économique

L'IA est mise à profit pour relever des défis sociaux et économiques tels que l'itinérance, la pauvreté, etc. 

Mise en situation : Des chercheurs de l'Université de Stanford ont utilisé l'IA pour identifier les zones de pauvreté en analysant des images satellites.

La cyber-sécurité

En adoptant l'IA et ses sous-domaines ML et Deep Learning, les entreprises de sécurité peuvent créer des solutions pour protéger les systèmes, les réseaux, les applications et les données. Il est appliqué pour :

  • Sécurité applicative pour contrer les attaques de type cross-site scripting, Injection SQL, falsification côté serveur, déni de service distribué, etc.
  • Protection du réseau en identifiant davantage d'attaques et en améliorant les systèmes de détection d'intrusion
  • Analysez le comportement des utilisateurs pour identifier les applications compromises, les risques et les fraudes
  • Protection des terminaux en apprenant les comportements courants des menaces et en les déjouant pour prévenir les attaques telles que les ransomwares.

Agriculture

L'IA, le ML et l'apprentissage en profondeur sont utiles à l'agriculture pour identifier les zones nécessitant une irrigation, une fertilisation et des traitements pour augmenter le rendement. Il peut aider les agronomes à effectuer des recherches et à prévoir le temps de maturation des cultures, à surveiller l'humidité du sol, à automatiser les serres, à détecter les ravageurs et à faire fonctionner les machines agricoles.

Finance

Les réseaux de neurones artificiels sont utilisés dans les institutions financières pour détecter les réclamations et les frais hors norme et les activités d'enquête. 

Les banques peuvent utiliser l'IA pour prévenir la fraude afin de contrer l'utilisation abusive des cartes de débit, d'organiser des opérations telles que la comptabilité, de gérer des propriétés, d'investir dans des actions, de surveiller les comportements et de réagir immédiatement aux changements. L'IA est également utilisée dans applications de commerce en ligne.

Mise en situation : Zest Automated Machine Learning (ZAML) de ZestFinance est une plateforme de souscription de crédit. Il utilise l'IA et le ML pour l'analyse des données et attribue des cotes de crédit aux personnes.

Éducation

Les tuteurs d'IA peuvent aider les étudiants à apprendre tout en éliminant le stress et l'anxiété. Cela peut également aider les éducateurs à prédire le comportement tôt dans un environnement d'apprentissage virtuel (VLE) comme Moodle. Il est particulièrement bénéfique lors de scénarios comme la pandémie actuelle.

Services de santé

L'IA est appliquée dans les soins de santé pour évaluer un électrocardiogramme ou un scanner afin d'identifier les risques pour la santé chez les patients. Il aide également à réguler la posologie et à choisir les traitements les plus appropriés pour des maladies comme le cancer. 

Les réseaux de neurones artificiels soutiennent les décisions cliniques pour le diagnostic médical, par exemple, la technologie de traitement des concepts utilisée dans Logiciel DME. L'IA peut également aider à :

  • Analyse des dossiers médicaux
  • Gestion des médicaments
  • Planification des traitements
  • Consultation
  • Formation clinique
  • Créer des médicaments
  • Prédire les résultats

Cas d'utilisation : le projet Hanover AI de Microsoft aide les médecins à choisir le traitement contre le cancer le plus efficace parmi plus de 800 vaccins et médicaments.

Gouvernement

Les organisations gouvernementales de pays comme la Chine utilisent l'IA pour la surveillance de masse. De même, il peut également être utilisé pour gérer les feux de circulation en utilisant des caméras pour la surveillance de la densité du trafic et le réglage de la synchronisation des signaux. 

Par exemple, en Inde, la signalisation routière gérée par l'IA est déployée pour dégager et gérer le trafic dans sa ville de Bengaluru.

De plus, de nombreux pays utilisent l'IA dans leurs applications militaires pour améliorer les communications, le commandement, les contrôles, les capteurs, l'interopérabilité et l'intégration. Il est également utilisé pour collecter et analyser les renseignements, la logistique, les véhicules autonomes, les cyberopérations, etc.

D'autres applications de l'IA sont dans:

  • Exploration spatiale pour analyser de vastes données pour la recherche
  • La biochimie pour déterminer la structure 3D des protéines
  • Création de contenu et automatisation. 

Mise en situation : Wordsmith est une plate-forme pour générer du langage naturel et transférer des données en informations significatives.

  • Automatisez les tâches et la recherche liées au droit,
  • Gestion de la sécurité et de la santé au travail
  • Ressources humaines pour filtrer et classer les CV
  • Recherche d'emploi en évaluant les données relatives aux compétences professionnelles et aux salaires
  • Service client avec assistants virtuels
  • Hospitalité pour automatiser les tâches, communiquer avec les clients, analyser les tendances et prévoir les besoins des consommateurs.
  • Fabrication d'automobiles, de capteurs, de jeux et de jouets, etc.

AI vs Machine Learning vs Deep Learning: Differences

L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont en corrélation les uns avec les autres. En fait, l'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, et l'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. 

Donc, ce n'est pas vraiment une question de "différence" ici, mais la portée à laquelle ils peuvent être appliqués.

Regardons comment ils diffèrent.

Intelligence artificielle vs apprentissage automatique

ParamètreAI ML
ConceptC'est un concept plus large pour créer des machines intelligentes pour simuler la pensée et le comportement humains.Il s'agit d'un sous-ensemble de l'intelligence artificielle pour aider les machines à apprendre en analysant les données sans programmation explicite.
ObjectifIl vise à créer des systèmes plus intelligents dotés de capacités de réflexion humaines pour résoudre des questions complexes.
Il est préoccupé par l'augmentation des taux de réussite.
Il vise à permettre aux machines d'analyser les données afin de fournir une sortie précise.
Il est préoccupé par les modèles et la précision
Ce qu'ils fontL'IA permet à un système d'être capable d'effectuer des tâches comme le ferait un humain, mais sans erreurs et à une vitesse plus rapide.Les machines apprennent en permanence à améliorer et à exécuter une tâche afin qu'elle puisse fournir plus de précision.
Sous-ensemblesSes sous-ensembles sont l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique.Son sous-ensemble est l'apprentissage en profondeurTypes de séchoirIl est de trois types - IA générale, IA forte et IA faible. Ses types sont apprentissage par renforcement, supervisé et non superviséProcessusIl comprend le raisonnement, l'apprentissage et l'autocorrectionIl comprend l'apprentissage ainsi que l'autocorrection pour les nouvelles donnéesTypes de séchoir des donnéesIl traite des données non structurées, semi-structurées et structuréesIl traite des données semi-structurées et structuréesPortéeSon champ d'action est plus large.
Les systèmes d'IA peuvent effectuer plusieurs tâches au lieu du ML qui est formé pour des tâches spécifiques.
Sa portée est limitée par rapport à l'IA.
Les machines ML effectuent des tâches spécifiques pour lesquelles elles sont formées
UsagesSes applications sont les chatbots, les robots, les systèmes de recommandation, les jeux, les médias sociaux et bien d'autres.Les principales applications sont les recommandations en ligne, les suggestions d'amis Facebook, la recherche Google, etc.

Apprentissage automatique vs apprentissage en profondeur

ParamètreMLL'apprentissage en profondeur
Dépendance des donnéesBien que ML fonctionne sur d'énormes volumes de données, il accepte également des volumes de données plus petits.Ses algorithmes fonctionnent très bien sur de gros volumes de données. Par conséquent, si vous souhaitez obtenir plus de précision, vous devez fournir plus de données et lui permettre d'apprendre en continu.
Temps d'exécutionSes algorithmes nécessitent moins de temps de formation que DL mais prennent plus de temps pour les tests de modèle.Cela prend plus de temps pour la formation du modèle mais moins de temps pour le test du modèle.
Dépendance matérielleLes modèles ML n'ont essentiellement pas besoin de beaucoup de données ; par conséquent, ils fonctionnent sur des machines bas de gamme.Les modèles DL nécessitent d'énormes données pour un travail efficace ; par conséquent, ils ne conviennent qu'aux machines haut de gamme avec GPU.
Ingénierie des fonctionnalitésLes modèles ML vous obligent à développer un extracteur de caractéristiques pour chaque problème afin d'aller plus loin.Étant donné que DL est une forme avancée de ML, il ne nécessite pas d'extracteurs de fonctionnalités pour les problèmes. Au lieu de cela, DL apprend par lui-même des fonctionnalités et des informations de haut niveau à partir des données collectées.
La résolution de problèmesLes modèles ML traditionnels divisent un problème en parties plus petites et résolvent chaque partie séparément. Une fois qu'il a résolu toutes les parties, il génère le résultat final.Les modèles DL adoptent l'approche de bout en bout pour résoudre un problème en prenant les entrées pour un problème donné.
Interprétation des résultatsIl est facile d'interpréter les résultats d'un problème à l'aide de modèles ML ainsi que l'analyse complète du processus et des raisons.Il peut être difficile d'analyser les résultats d'un problème avec les modèles DL. Bien que vous puissiez obtenir de meilleurs résultats pour un problème avec DL que le ML traditionnel, vous ne pouvez pas trouver pourquoi et comment le résultat est sorti.
DonnéesIl nécessite des données structurées et semi-structurées.Il nécessite à la fois des données structurées et non structurées car il repose sur des réseaux de neurones artificiels.
Meilleur pourConvient pour résoudre des problèmes simples et peu complexes.Convient pour résoudre des problèmes complexes.

Conclusion

L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont des techniques modernes pour créer des machines intelligentes et résoudre des problèmes complexes. Ils sont utilisés partout, des entreprises aux maisons, facilitant la vie. 

DL relève du ML, et le ML relève de l'IA, donc ce n'est pas vraiment une question de différence ici, mais la portée de chaque technologie.