Qu’est-ce qui différencie le Machine Learning du Deep Learning ?

Qu’est-ce qui différencie le Machine Learning du Deep Learning ?

Le Deep Learning est une branche particulière du Machine Learning. Un processus de Machine Learning commence par l’extraction manuelle de caractéristi

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Le Deep Learning est une branche particulière du Machine Learning. Un processus de Machine Learning commence par l’extraction manuelle de caractéristiques pertinentes à partir d’images. En s’appuyant sur ces caractéristiques, un modèle qui catégorise les objets de l’image est ensuite créé. Dans un processus de Deep Learning, l’extraction de caractéristiques pertinentes à partir d’images est automatique. En outre, le Deep Learning effectue un apprentissage « de bout en bout » : à partir de données brutes, un réseau se voit assigner des tâches à accomplir (une classification, par exemple) et apprend comment les automatiser.

Une autre différence majeure est le fait que les algorithmes de Deep Learning évoluent avec les données, tandis que le Shallow Learning (apprentissage peu profond) converge. Le Shallow Learning désigne les méthodes de Machine Learning dont la progression s’arrête à partir d’un certain niveau de performance après l’alimentation du réseau en exemples supplémentaires et en données d’apprentissage.

Un des avantages majeurs des réseaux de Deep Learning réside dans leur capacité à continuer à s’améliorer en même temps que le volume de vos données augmente.

Pour classer des images avec le Machine Learning, les choix de caractéristiques et de classificateur doivent être effectués manuellement. Avec le Deep Learning, l’extraction de caractéristiques et le processus de modélisation sont automatiques.

Choisir entre le Machine Learning et le Deep Learning

Le Machine Learning met diverses méthodes et modèles à votre disposition, que vous pouvez choisir en fonction de votre application, de la quantité de données que vous traitez et du type de problème que vous voulez résoudre. Pour réussir une application de Deep Learning, vous avez besoin d’un volume de données très important (des milliers d’images) pour entraîner le modèle, en plus d’un ou de plusieurs GPU (processeur graphique) pour traiter les données rapidement.

Lorsque vous devez faire un choix entre le Machine Learning ou le Deep Learning, posez-vous la question de savoir si vous pouvez utiliser un GPU haute performance et si vous disposez d’un grand volume de données labellisées. Si vous n’avez aucun de ces éléments en votre possession, il est probablement plus judicieux d’utiliser le Machine Learning plutôt que le Deep Learning. D’ordinaire, le Deep Learning est plus complexe, et nécessite un minimum de quelques milliers d’images pour obtenir des résultats fiables. Si vous pouvez utiliser un GPU haute performance, le modèle analysera toutes ces images plus rapidement.

 

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