{"id":5563,"date":"2023-12-12T10:29:57","date_gmt":"2023-12-12T10:29:57","guid":{"rendered":"https:\/\/afrikmanagement.com\/?p=5563"},"modified":"2023-12-12T10:29:57","modified_gmt":"2023-12-12T10:29:57","slug":"machine-learning-vs-deep-learning-quelles-differences","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/afrikmanagement.com\/index.php\/2023\/12\/12\/machine-learning-vs-deep-learning-quelles-differences\/","title":{"rendered":"Machine Learning vs Deep Learning : quelles diff\u00e9rences ?"},"content":{"rendered":"<p>Ce sont deux des concepts les plus souvent \u00e9voqu\u00e9s en intelligence artificielle. Qu\u2019est-ce qui distingue exactement le\u00a0<em>machine learning<\/em>\u00a0du\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0?<\/p>\n<p>Si l&rsquo;on vous parle d&rsquo;intelligence artificielle, deux termes vont t\u00f4t ou tard appara\u00eetre dans la conversation\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li><em>machine learning\u00a0<\/em>;<\/li>\n<li><em>deep learning.<\/em><\/li>\n<\/ul>\n<p>Quelle peut bien \u00eatre la distinction ?\u00a0Si nous voulons faire simple, nous pouvons dire que le\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0fait partie du\u00a0<em>machine learning<\/em>, et qu&rsquo;il en a fortement \u00e9tendu les possibilit\u00e9s.<\/p>\n<p>Si l&rsquo;on pose que le\u00a0<em>machine learning<\/em>\u00a0consiste \u00e0 amener un ordinateur \u00e0 pouvoir apprendre \u00e0 accomplir n&rsquo;importe quelle t\u00e2che, quelles sont ses limites et pourquoi celles-ci ont \u00e9t\u00e9 combl\u00e9es par le\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0? La diff\u00e9rence peut \u00eatre \u00e9nonc\u00e9e ainsi\u00a0: lin\u00e9aire\u00a0<em>versus<\/em>\u00a0non lin\u00e9aire&#8230;<\/p>\n<p><strong>Ligne droites versus\u00a0lignes courbes<\/strong><\/p>\n<p>Le\u00a0<em>machine learning<\/em>\u00a0tout comme le\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0analyse\u00a0des ph\u00e9nom\u00e8nes divers et ceux-ci peuvent \u00eatre repr\u00e9sent\u00e9s par des s\u00e9ries de points sur un graphe. Tous deux d\u00e9veloppent des algorithmes et s&rsquo;acharnent \u00e0 minimiser les erreurs entre le mod\u00e8le math\u00e9matique et la vie r\u00e9elle. Or, c&rsquo;est l\u00e0 qu&rsquo;appara\u00eet la diff\u00e9rence essentielle\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>le\u00a0<em>machine learning<\/em>\u00a0vise \u00e0 produire une droite la plus proche possible des ensembles de points ;<\/li>\n<li>le\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0vise \u00e0 produire une courbe la plus proche possible des points.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Et, comme dans la vie r\u00e9elle, peu de ph\u00e9nom\u00e8nes sont lin\u00e9aires, le\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0obtient une formule math\u00e9matique beaucoup plus pr\u00e9cise.<\/p>\n<p>LE\u00a0<em>MACHINE LEARNING<\/em>\u00a0VISE \u00c0 PRODUIRE UNE DROITE LA PLUS PROCHE POSSIBLE D\u2019UN ENSEMBLE DE POINTS. \u00a9 D. ICHBIAH G\u00c9N\u00c9R\u00c9 AVEC DALL-E 3<\/p>\n<p>LE\u00a0<em>DEEP LEARNING<\/em>\u00a0VISE \u00c0 PRODUIRE UNE COURBE LA PLUS PROCHE DES POINTS OBSERV\u00c9S. \u00a9 D. ICHBIAH G\u00c9N\u00c9R\u00c9 AVEC DALL-E 3<\/p>\n<p><strong>Le deep learning repose sur les r\u00e9seaux de neurones<\/strong><\/p>\n<p>Il a \u00e9t\u00e9 n\u00e9cessaire d&rsquo;aller plus loin que le\u00a0<em>machine learning<\/em>\u00a0de base d\u00e8s lors que l&rsquo;intelligence artificielle a abord\u00e9 des probl\u00e8mes complexes tels que la reconnaissance d&rsquo;images ou le pilotage d&rsquo;un\u00a0<a href=\"https:\/\/www.futura-sciences.com\/tech\/definitions\/voiture-autonome-voiture-autonome-15601\/\">v\u00e9hicule autonome<\/a>\u00a0dans une ville telle que San Francisco avec des conditions de circulation complexes.<\/p>\n<p>Pour ce faire, un algorithme de\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0\u00e9labore un ensemble de r\u00e8gles qui, combin\u00e9es, vont pouvoir reconna\u00eetre qu&rsquo;un chat est bien un chat dans toutes de situations, angles de vue, types de pelage, etc.<\/p>\n<p>\u00c0 cette fin, le\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0s&rsquo;appuie sur une approche appel\u00e9e \u00ab r\u00e9seau neuronal \u00bb, ou\u00a0<a href=\"https:\/\/www.futura-sciences.com\/tech\/definitions\/informatique-reseau-neuronal-601\/\">r\u00e9seau\u00a0de neurones artificiels<\/a>, soit un r\u00e9seau de fonctions connect\u00e9es entre elles. De fait, \u00ab\u00a0deep\u00a0\u00bb signifie profond et refl\u00e8te le nombre de couches impliqu\u00e9es dans l&rsquo;\u00e9laboration de l&rsquo;algorithme. Plus il y a de couches et plus le syst\u00e8me est profond.<\/p>\n<p>REPR\u00c9SENTATION FIGURATIVE D\u2019UN R\u00c9SEAU DE NEURONES ARTIFICIELS TEL QUE L\u2019UTILISE LE<em>\u00a0DEEP LEARNING<\/em>. \u00ab DEEP \u00bb SIGNIFIE PROFOND ET REFL\u00c8TE LE NOMBRE DE COUCHES MISES \u00c0 CONTRIBUTION DANS\u00a0L\u2019\u00c9LABORATION DE LA FORMULE MATH\u00c9MATIQUE LA PLUS AD\u00c9QUATE POSSIBLE. \u00a9 D. ICHBIAH G\u00c9N\u00c9R\u00c9 AVEC DALL-E 3<\/p>\n<p><strong>Ingurgiter de tr\u00e8s vastes volumes de donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n<p>Initialement, des travaux tels que la reconnaissance de la parole ont \u00e9t\u00e9 confi\u00e9s \u00e0 des algorithmes de\u00a0<em>machine learning<\/em>. Et puis, au fil des d\u00e9couvertes de chercheurs tels que\u00a0<a href=\"https:\/\/www.futura-sciences.com\/tech\/actualites\/intelligence-artificielle-geoffrey-hinton-peres-intelligence-artificielle-quil-renie-105116\/\">Geoffrey Hinton<\/a>, ce type de recherche a pu \u00eatre confi\u00e9 \u00e0 des syst\u00e8mes de\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0et il a ainsi atteint une pr\u00e9cision hors pair, comme avec\u00a0<a href=\"https:\/\/www.futura-sciences.com\/tech\/actualites\/intelligence-artificielle-science-fiction-cest-maintenant-whisper-openai-revolutionne-reconnaissance-vocale-103459\/\">Whisper d\u2019OpenAi<\/a>.<\/p>\n<p>De fait, si le\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0a connu un essor majeur \u00e0 partir des ann\u00e9es 2000, c&rsquo;est pour deux raisons principales\u00a0:<\/p>\n<ul>\n<li>il n\u00e9cessite de gigantesques\u00a0<a href=\"https:\/\/www.futura-sciences.com\/sciences\/definitions\/physique-volume-15919\/\">volumes<\/a>\u00a0de donn\u00e9es pour construire des algorithmes fiables. Or, \u00e0 partir des ann\u00e9es 2000, des sites tels que\u00a0<a href=\"https:\/\/www.futura-sciences.com\/tech\/definitions\/google-google-3987\/\">Google<\/a>\u00a0ou\u00a0<a href=\"https:\/\/www.futura-sciences.com\/tech\/definitions\/internet-facebook-17003\/\">Facebook<\/a>\u00a0ont fourni les volumes de donn\u00e9es attendues ;<\/li>\n<li>la mont\u00e9e de la puissance de calcul des ordinateurs a permis d&rsquo;appliquer plus ais\u00e9ment le\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0\u00e0 de tels volumes de donn\u00e9es.<\/li>\n<\/ul>\n<p>C&rsquo;est le\u00a0<em>deep learning<\/em>\u00a0qui est \u00e0 la base de la plupart des syst\u00e8mes d&rsquo;intelligence artificielle qui sont apparus depuis 2022\u00a0:\u00a0<a href=\"https:\/\/www.futura-sciences.com\/tech\/questions-reponses\/intelligence-artificielle-utiliser-chatgpt-10-prompts-incroyables-19307\/\">ChatGPT<\/a>, HeyGen,\u00a0<a href=\"https:\/\/www.futura-sciences.com\/tech\/questions-reponses\/intelligence-artificielle-tutoriel-bien-utiliser-midjourney-18685\/\">Midjourney<\/a>&#8230;<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Ce sont deux des concepts les plus souvent \u00e9voqu\u00e9s en intelligence artificielle. Qu\u2019est-ce qui distingue exactement le\u00a0machine learning\u00a0du\u00a0deep learning\u00a0? Si l&rsquo;on vous parle d&rsquo;intelligence artificielle, deux termes vont t\u00f4t ou tard appara\u00eetre dans la conversation\u00a0: machine learning\u00a0; deep learning. Quelle peut bien \u00eatre la distinction ?\u00a0Si nous voulons faire simple, nous pouvons dire que le\u00a0deep learning\u00a0fait partie du\u00a0machine learning, et qu&rsquo;il en a fortement \u00e9tendu les possibilit\u00e9s. Si l&rsquo;on pose que le\u00a0machine learning\u00a0consiste \u00e0 amener un ordinateur \u00e0 pouvoir apprendre \u00e0 accomplir n&rsquo;importe quelle t\u00e2che, quelles sont ses limites et pourquoi celles-ci ont \u00e9t\u00e9 combl\u00e9es par le\u00a0deep learning\u00a0? 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