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Rubrique: A propos de Learnr...
Le Machine Learning (ML) et le Deep Learning (DL) sont deux sousdomaines de l'intelligence artificielle (IA), chacun ayant ses particularités et ses applications spécifiques. Comprendre leurs différences est crucial pour appréhender pleinement les capacités et les limites de technologies comme ChatGPT.
Le Machine Learning est une discipline de l'IA qui permet aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Les algorithmes de machine learning construisent des modèles basés sur des échantillons de données pour effectuer des prédictions ou prendre des décisions. Il existe plusieurs types de machine learning, notamment:
Le Deep Learning est une souscatégorie du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels composés de plusieurs couches. Ces réseaux neuronaux profonds peuvent apprendre des représentations hiérarchiques des données, idéales pour le traitement de grandes quantités de données complexes telles que les images, la parole et le texte.
Quelques caractéristiques essentielles du deep learning :
Deep Learning : Modèles très complexes avec plusieurs couches de réseaux neuronaux.
Besoin en Données :
Deep Learning : Exige de vastes quantités de données pour une performance optimale.
Puissance de Calcul :
Deep Learning : Nécessite des ressources computationnelles importantes, souvent des GPU spécialisés.
Applications :
En résumé, bien que le deep learning soit une extension du machine learning, sa capacité à traiter des volumes massifs de données et à obtenir une compréhension plus profonde en fait un outil puissant pour certaines applications. Cependant, il est également plus coûteux et complexe à mettre en œuvre.