Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL) sont deux sousdomaines de l'intelligence artificielle (IA) avec des objectifs similaires : permettre aux machines d'apprendre à partir des données. Toutefois, ces deux disciplines se distinguent par leurs architectures, leurs méthodes d'apprentissage et leurs performances.
Dans le Machine Learning traditionnel, les modèles sont souvent simples et comprennent des algorithmes comme la régression linéaire, les arbres de décision et les machines à vecteurs de support (SVM). En revanche, le Deep Learning utilise des réseaux de neurones artificiels composés de plusieurs couches cachées.
Les modèles de Machine Learning nécessitent souvent une ingénierie des caractéristiques où les experts doivent déterminer manuellement les caractéristiques les plus pertinentes des données à utiliser. Le Deep Learning, cependant, peut automatiquement extraire les caractéristiques pertinentes des données brutes grâce à ses couches de neurones.
Le Machine Learning traditionnel est généralement plus performant avec des sets de données modestes et lorsqu'il est crucial de comprendre le processus de décision du modèle. Cependant, le Deep Learning dépasse généralement le ML en termes de performance dans des domaines comme la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel, surtout avec de grandes quantités de données.
Le Deep Learning nécessite des ressources informatiques considérablement plus élevées, y compris des unités de traitement graphique (GPU) et parfois des unités de traitement tensoriel (TPU). Par contraste, de nombreux algorithmes de Machine Learning peuvent fonctionner efficacement sur du matériel plus modeste.
En conclusion, si le Machine Learning convient mieux pour des tâches simples et bien définies ou lorsque les ressources sont limitées, le Deep Learning est préféré pour ses capacités à traiter des tâches complexes et non structurées, dégagent automatiquement des caractéristiques pertinentes et apprennent à partir de vastes ensembles de données.