Le terme « deep » fait référence aux nombreuses couches que le réseau neural accumule au fil du temps afin d'améliorer ses performances à mesure qu'il progresse dans son apprentissage. Chaque niveau du réseau traite ses données d'entrée d'une manière spécifique, qui informe ensuite la couche suivante.
L'apprentissage profond est un procédé d'apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones possédants plusieurs couches de neurones cachées. Ces algorithmes possédant de très nombreux paramètres, ils demandent un nombre très important de données afin d'être entraînés.
Une forme d'intelligence artificielle (IA) qui permet à un système d'apprendre de manière itérative à partir des données grâce à différents algorithmes pour les décrire et prévoir des résultats en apprenant à partir de données de formation qui génèrent des modèles précis.
Pour l'apprentissage supervisé et non supervisé, ces deux méthodes présentent une différence majeure, puisque la première utilise des jeux de données étiquetés et la seconde des jeux de données non étiquetés. Lorsque les données sont « étiquetées », cela signifie qu'elles sont déjà associées à la bonne réponse.
Le Machine Learning est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA). Cette technologie vise à apprendre aux machines à tirer des enseignements des données et à s'améliorer avec l'expérience, au lieu d'être explicitement programmées pour le faire.
Il est souvent expliqué que la différence entre Machine Learning et Deep Learning réside dans le fait que les algorithmes de Machine Learning vont traiter des données quantitatives et structurées (des valeurs numériques), lorsque ceux de Deep Learning traiteront des données non-structurées, comme le son, le texte, l' ...
Le machine learning aide les entreprises en stimulant la croissance, en débloquant de nouvelles sources de revenus et en trouvant des solutions à des problèmes complexes.
Deux types de problèmes d'apprentissage non supervisé
On peut considérer l'apprentissage non supervisé comme étant séparé en deux catégories : le clustering et l'association.
L'apprentissage supervisé peut être divisé en deux types de problèmes lors de l'extraction de données, à savoir la classification et la régression : La classification utilise un algorithme pour classer avec précision les données de test dans des catégories spécifiques.
Il existe trois types d'IA : l'intelligence artificielle étroite (ANI), l'intelligence artificielle générale (AGI) et la superintelligence artificielle (ASI).
Un processus de décision : en général, les algorithmes d'apprentissage automatique servent à effectuer une prévision ou une classification. En fonction de certaines données d'entrée, qui peuvent être étiquetées ou non, votre algorithme produit une estimation sur un modèle dans les données.
En général, deux principaux types d'algorithmes de machine learning sont utilisés aujourd'hui : l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé.
Le Deep Learning est un apprentissage en profondeur. Il va chercher à comprendre des concepts avec davantage de précision, en analysant les données à un haut niveau d'abstraction.
Fonctionnement du deep Learning
Le deep Learning s'appuie sur un réseau de neurones artificiels s'inspirant du cerveau humain. Ce réseau est composé de dizaines voire de centaines de « couches » de neurones, chacune recevant et interprétant les informations de la couche précédente.
Quand utiliser le Deep Learning ? De manière générale, le Deep Learning répond mieux à des problématiques opérationnelles où le modèle est en production pour être appliqué à de nouveaux flux de données.
les difficultés dans les apprentissages scolaires qui peuvent être signalées par la famille ou l'école et/ ou des signes d'appel très variés : troubles fonctionnels, fatigue, troubles de l'humeur, troubles du comportement, somatisation (céphalées, douleurs abdominales…).
Un arbre de décision commence généralement par un nœud d'où découlent plusieurs résultats possibles. Chacun de ces résultats mène à d'autres nœuds, d'où émanent d'autres possibilités. Le schéma ainsi obtenu rappelle la forme d'un arbre.
trouble du langage oral (dysphasie) trouble développemental de la coordination (dyspraxie), incluant certaine forme de dysgraphie (trouble de l'écriture) déficits de l'attention avec ou sans hyperactivité (TDAH ou TDA)
Parmi les stratégies d'apprentissage, ce sont les stratégies de lecture, de production écrite, de gestion de la mémorisation, de gestion du temps et de gestion du stress qui semblent les moins utilisées par ces étudiants.
Le but du Machine Learning est d'amener la machine à prédire les nouvelles données non étiquetées qui lui seront soumises ensuite. Le Machine Learning supervisé s'inspire des expériences précédentes pour recueillir ou produire des sorties de données.
Python dispose de plusieurs bibliothèques pour le machine learning, le traitement du langage naturel (NLP) et les outils de data science, alors que Scala n'a pas de tels outils. Pour cette raison, Python est actuellement le langage préféré des data scientists.
L'IA est un terme générique désignant les applications basées sur des machines qui imitent l'intelligence humaine. Toutes les solutions d'IA ne sont pas du ML. Le ML est une méthodologie d'intelligence artificielle. Toutes les solutions de ML sont des solutions d'IA.
Les limites du machine learning
Qui sont de plus en plus disponibles, notamment avec le big data. Mais augmenter leur volume implique un plus grand besoin en ressources matérielles, pour leur traitement. Ce qui peut rapidement faire croître le temps nécessaire à l'apprentissage.