Vous avez sûrement déjà entendu parler de machine learning (= apprentissage machine) et de deep learning (= apprentissage profond). Bien qu’ils puissent sembler similaires, ils sont très différents. Dans cet article, nous allons définir ces deux termes et présenter leurs similitudes et différences : vous serez incollable sur le sujet !
Mais avant cela, il est important de comprendre que le machine learning et le deep learning sont deux approches qui sont à la base de l’intelligence artificielle.
Qu’est-ce que le machine learning ?
Commençons d’abord par définir ce qu’est le machine learning. Le machine learning est un terme relativement large qui englobe des méthodes permettant aux ordinateurs d’apprendre à l’aide de données. Les algorithmes de machine learning appartiennent généralement à l’une des deux catégories suivantes : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Dans les deux cas, de grandes quantités de données sont utilisées pour entraîner des modèles à extraire des schémas et des relations significatifs. Les modèles entraînés peuvent ensuite être appliqués à de nouvelles données ou tâches.
Le machine learning englobe différents algorithmes et techniques, y compris l’ensemble de techniques que nous appelons « deep learning ». Dans le cadre de cet article (et c’est d’ailleurs ainsi que les deux termes sont utilisés familièrement), nous considérerons le machine learning et le deep learning comme deux approches différentes de l’entraînement des modèles pour faire des prédictions et/ou prendre des décisions basées sur des données.
Exemples d’utilisation du machine learning dans la vie de tous les jours
Le machine learning est utilisé beaucoup plus souvent que vous ne le pensez ! Autrefois, il s’agissait d’une compétence de niche, mais avec l’avènement d’outils puissants tels que PyTorch et TensorFlow, de plus en plus d’ingénieurs logiciels et de data scientists ont commencé à utiliser des techniques d’apprentissage machine dans leurs projets. Voici quelques exemples de la façon dont l’apprentissage machine nous aide au quotidien :
Détection des spams : les modèles de machine learning peuvent analyser le contenu des e-mails pour classer les e-mails comme spam ou non, évitant ainsi de vous retrouver avec une boîte de réception pleine.
Systèmes de recommandation : vous êtes sur les réseaux sociaux ? Vous utilisez des applications de streaming ? Dans ce cas, vos préférences et votre comportement sont utilisés par des modèles de machine learning pour vous donner de meilleures recommandations.
Diagnostic médical : les médecins ont désormais accès à des outils qui peuvent analyser les symptômes, les résultats d’examens et l’imagerie pour aider à diagnostiquer les maladies. Cool, non ?
Détection des fraudes : les banques utilisent des modèles de machine learning pour analyser en permanence les comptes et les transactions des utilisateurs afin de détecter tout comportement inhabituel et ainsi prévenir les fraudes telles que l’usurpation d’identité ou les escroqueries par carte de crédit.
Qu’est-ce que le deep learning ?
Les réseaux neuronaux vont de pair avec le deep learning. Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning qui utilise des outils appelés réseaux neuronaux artificiels pour apprendre à partir de données. Les réseaux neuronaux utilisent plusieurs couches interconnectées de neurones artificiels (pour rester dans la métaphore cérébrale), ou nœuds, qui sont entraînés à synthétiser des schémas généraux dans les données. Le deep learning est considéré comme une forme plus puissante de machine learning, car il peut être utilisé pour extraire des informations utiles d’ensembles de données plus importants et pour résoudre des problèmes plus complexes. Toutefois, l’entraînement des modèles de deep learning nécessite également beaucoup plus de puissance de calcul et de compétence.
Exemples d’utilisation de le deep learning dans la vie de tous les jours
Nous utilisons le deep learning lorsque le problème est plus complexe et nécessite plus d’entraînement et de traitement que ce que la technique de machine learning standard permettrait. Mais lorsque nous parlons de complexité, nous ne parlons pas de problèmes mathématiques complexes ! Même quelque chose d’extrêmement facile pour les humains, comme reconnaître des formes et des objets, est en fait une tâche extrêmement difficile pour les machines. Prenons un exemple.
Imaginons que vous entraîniez un modèle de machine learning et de deep learning à reconnaître une maison. Un modèle de machine learning pourrait reconnaître les grandes structures à peu près rectangulaires sur le terrain comme étant des maisons. Un modèle de deep learning, en revanche, reconnaîtrait les structures avec des fenêtres, des portes et un toit comme étant des maisons. Si vous donnez aux deux modèles une photo d’une maison à l’envers, le modèle d’apprentissage machine pourrait ne pas déduire qu’il s’agit d’une maison parce que le sol et le ciel ne sont pas là où il s’attend qu’ils soient, tandis que l’algorithme de deep learning verrait les fenêtres, les portes et le toit et conclurait que l’objet sur la photo est effectivement une maison.
Que peuvent faire d’autre les modèles de deep learning ? Voici quelques autres exemples :
Traitement du langage naturel : avez-vous entendu parler de ChatGPT ? Les langages sont extrêmement riches et complexes, mais les modèles de deep learning sont capables de consommer et de synthétiser le langage comme aucune autre technique.
Conduite autonome : l’avenir est là ! De nombreux constructeurs automobiles (pas seulement Tesla !) proposent désormais des logiciels de conduite autonome. Lorsque les conditions sont bonnes, vous pouvez relâcher le volant et laisser la voiture vous conduire à destination. Les modèles de conduite autonome seront sans cesse perfectionnés, et chaque voiture devrait bientôt être équipée de cette fonctionnalité de série.
Découverte de nouveaux médicaments : les découvertes scientifiques sont souvent complexes et les sociétés pharmaceutiques utilisent des modèles de deep learning pour analyser de grands ensembles de données chimiques afin d’identifier les candidats médicaments potentiels et d’accélérer le processus de découverte de nouveaux médicaments.
Comment devenir un expert ?
Devenir un expert en machine learning ou deep learning nécessite à la fois de l’expérience, des connaissances, de la curiosité et des compétences. Vous n’avez certes pas besoin d’avoir un diplôme pour être un expert, mais l’enseignement sous forme de bootcamp ou d’études universitaires vous aide sans aucun doute à développer des connaissances fondamentales solides pour commencer votre parcours d’apprentissage. Voici quelques mesures que vous devriez prendre si vous souhaitez devenir un expert en machine learning:
Acquérir des bases solides en mathématiques : le machine learning est une branche de l’informatique et, à ce titre, nécessite de bonnes bases en mathématiques. Un diplôme en mathématiques n’est pas une condition préalable à la poursuite d’une carrière dans le machine learning, mais vous devez être à l’aise avec des sujets tels que l’algèbre linéaire, le calcul infinitésimal, les probabilités et les statistiques. Si vous n’êtes pas encore à l’aise, ne vous inquiétez pas : vous pouvez toujours commencer votre parcours en machine learning et apprendre la théorie au fur et à mesure.
Apprendre à programmer : bien qu’il y ait beaucoup de théorie dans le machine learning, il s’agit avant tout d’une discipline d’application et la meilleure façon de pratiquer le machine learning ou le deep learning est avec Python. La communauté du machine learning utilise Python et des bibliothèques telles que Pandas, scikit-learn, TensorFlow et PyTorch.
Mettre en pratique vos compétences : il n’y a rien de plus important que la pratique. Il existe de nombreux ensembles de données gratuits et accessibles au public sur lesquels vous pouvez pratiquer les techniques de machine learning. Une expérience pratique vous aide à approfondir votre compréhension et à développer davantage de compétences en résolution des problèmes.
Être actif dans la communauté : pour être considéré comme un expert, vous devez toujours être au courant des dernières tendances et découvertes. Se mettre en relation avec des professionnels sur le terrain, assister à des événements de l’industrie et lire des travaux académiques vous permettent de rester informé.
Explorer des sujets avancés : une fois que vous avez de solides bases, vous pouvez explorer des sujets avancés tels que le deep learning, l’apprentissage par renforcement, la vision par ordinateur ou le traitement du langage naturel. Concentrez-vous sur ce qui vous intéresse.
Quel est le mieux : machine learning ou deep learning ?
Nous ne pouvons pas dire lequel est meilleur ou pire que l’autre, car les forces et faiblesses relatives de chaque approche dépendent en grande partie de vos problèmes spécifiques. En général, le machine learning est une bonne option pour les problèmes qui peuvent être résolus avec des algorithmes relativement simples, tandis que le deep learning est le choix idéal pour les problèmes qui nécessitent une analyse plus complexe et peuvent tirer profit de la puissance des réseaux neuronaux. Examinons quelques cas dans lesquels vous utiliserez l’apprentissage machine plutôt que le deep learning, et vice versa.
Le machine learning est le choix idéal si…
Vous avez un petit ensemble de données : les algorithmes de machine learning peuvent entraîner des modèles avec beaucoup moins de données que vous pourriez le penser.
Vous devez interpréter les résultats : les modèles de deep learning sont souvent considérés comme des « boîtes noires », c’est-à-dire qu’on peut voir les données qui y entrent et en sortent mais on ne peut pas voir ce qui se passe à l’intérieur. Si vous avez besoin de comprendre les résultats de votre modèle, le machine learning vous sera plus utile.
Vous devez faire des prédictions rapidement : il est souvent beaucoup plus rapide d’entraîner des modèles de machine learning car ils nécessitent moins de données et moins de puissance de traitement.
Le deep learning est le choix idéal si…
Vous avez un grand ensemble de données : les algorithmes de deep learning nécessitent de grandes quantités de données.
Vous devez faire des prédictions précises : si vous avez besoin d’une prédiction précise, nous vous recommandons plutôt un modèle de deep learning.
Vous devez résoudre un problème complexe : certains algorithmes de machine learning traditionnels peuvent avoir du mal à identifier des schémas dans des ensembles de données complexes. Optez plutôt pour un modèle de deep learning !
En fin de compte, le meilleur choix de technique à utiliser dépend du problème spécifique que vous essayez de résoudre. Si vous n’êtes pas sûr de l’approche la plus adaptée à votre situation, nous vous conseillons de consulter un data scientist ou un expert en machine learning.
Avec autant d’innovations dans un si large éventail d’industries, le machine learning est probablement le domaine le plus passionnant à l’heure actuelle. Si vous avez hâte de vous familiariser avec toutes ces innovations, que vous souhaitez exploiter le potentiel des données et avoir un impact significatif sur le monde, nous ne pouvons que vous recommander de vous inscrire à l’un des bootcamps d’Ironhack pour vous lancer dans l’univers de la Tech. Démarrez l’aventure, saisissez cette opportunité et développez les compétences et les connaissances nécessaires pour percer dans le monde du machine learning. Qu’attendez-vous ?
