Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Dans le domaine de l'intelligence artificielle, Deep Learning (DL) et Machine Learning (ML) sont souvent confondus, bien qu'ils possèdent des distinctions importantes. Comprendre ces différences est essentiel pour appréhender les capacités de chaque technologie et choisir la méthodologie la plus adaptée à une tâche donnée.
Le Machine Learning comprend un ensemble plus large de techniques qui permettent aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Les algorithmes ML classiques incluent la régression linéaire, les arbres de décision, les kmeans, et les machines à vecteurs de support (SVM).
En revanche, le Deep Learning est une souscatégorie du ML qui utilise des réseaux de neurones artificiels profonds. Ces réseaux comportent plusieurs couches (d'où le terme "profond"), permettant de modéliser des relations complexes et nonlinéaires.
Une autre différence clé réside dans l'ingénierie des caractéristiques. Dans ML traditionnel, les experts doivent souvent concevoir manuellement des caractéristiques pertinentes à partir des données brutes. Cette étape est cruciale et demande une expertise métier considérable.
Le Deep Learning se distingue par sa capacité à automatiquement apprendre les représentations pertinentes des données à partir de couches cachées. Par exemple, dans le traitement d'images, les premières couches d'un réseau de neurones convolutionnel (CNN) peuvent apprendre à détecter des bords simples, tandis que les couches plus profondes peuvent détecter des motifs plus complexes comme des visages ou des objets.
Le Machine Learning traditionnel peut fonctionner de manière efficace avec des ensembles de données plus petits et moins variés. Cependant, le Deep Learning excelle particulièrement avec des grands volumes de données. Plus il y a de données, plus les réseaux de neurones peuvent apprendre et généraliser.
Par ailleurs, le Deep Learning nécessite souvent une puissance de calcul considérablement plus élevée. Cela s'explique par les millions de paramètres (poids) présents dans les réseaux de neurones profonds, nécessitant l'utilisation de GPU (unités de traitement graphique) spécialisées pour accélérer les calculs.
L'interprétabilité des modèles est une autre distinction. Les modèles ML traditionnels, comme les arbres de décision, sont souvent plus faciles à interpréter et à expliquer. Par contre, les modèles de Deep Learning sont souvent considérés comme des "boîtes noires" car il est difficile de comprendre précisément comment chaque poids et chaque couche contribue aux prédictions finales.
En résumé, le Deep Learning constitue une avancée majeure du Machine Learning, permettant de traiter des données complexes et volumineuses grâce à des réseaux de neurones profonds. Cependant, il nécessite également des ressources computationnelles importantes et présente des défis en termes d'interprétabilité.