Les termes Machine Learning et Deep Learning sont de plus en plus répandus. C’est tout à fait légitime car ce sont des technologies utilisées dans de nombreuses taches.
En effet, Machine Learning et Deep Learning sont utilisés, entre autres, pour : – reconnaitre des objets – traduire des discours en temps réel – déterminer des résultats potentiels – comprendre les habitudes des consommateurs – faire des recommandations personnalisées
En fait, les leaders comme Amazon, Apple, Google, Netflix et Microsoft utilisent déjà ces technologies. Qu’est-ce qu’elles impliquent ? Est-ce que les plus petites structures doivent investir dans le Machine Learning et le Deep Learning ?
Pour rappel, voici les différences notables entre les 2 technologies :
Les volumes de données : – Machine Learning : des milliers de données. – Deep Learning : des millions de données (Big Data).
La production : – Machine Learning : les valeurs numériques, comme la classification ou le score. – Deep Learning : tout ce qui concerne les valeurs numériques et les éléments libres tels que les textes et les musiques libres.
Le fonctionnement : – Machine Learning : utilise des types variés d’algorithmes automatiques qui apprennent du fonctionnement des modèles et prédisent des actions futures en fonction des données. – Deep Learning : utilise les réseaux de neurones qui soumettent les données à plusieurs couches pour interpréter des caractéristiques de données et des relations.
La gestion : – Machine Learning : les algorithmes sont détectés par les analystes pour examiner des variables spécifiques dans l’ensemble des données. – Deep Learning : les algorithmes sont autocentrés sur les analyses de données lorsqu’elles sont mises en production.
1- Qu’est-ce que le Machine Learning ?
Le Machine Learning combine les principes de la science de l’informatique et des statistiques. Son but premier est de résoudre les problèmes du monde réel en imitant notre logique de décision. Les ingénieurs en Machine Learning créent des modèles de statistiques qui fabriquent des prédictions et identifient des schémas depuis les données. Leur objectif principal est de construire des algorithmes qui peuvent recevoir des données et utiliser des statistiques pour prédire des résultats.
Les algorithmes du Machine Learning travaillent de cette manière : – Ils analysent des ensembles de données de référence – Ils apprennent de ces données – Ils prennent des décisions réfléchies basées sur ce qu’ils ont appris
Les entreprises utilisent le Machine Learning dans les cas suivants : – La détection de la fraude – La maintenance prédictive dans l’internet des objets – La personnalisation du Service client
2- Qu’est-ce que le Deep Learning ?
Le Deep Learning utilise de nombreuses couches d’unités de processus non linéaires pour analyser des données non structurées et pour prédire des résultats. Alors que les algorithmes de Machine Learning sont linéaires par nature, les algorithmes de Deep Learning sont empilés en augmentant la complexité.
La logique humaine est utilisée dans le Deep Learning. Pour y arriver, les ingénieurs utilisent une structure par couches d’algorithmes appelée « Le réseau de neurones artificiels ».
Le Deep Learning est utilisé pour : – La reconnaissance des paroles et des gestes – L’analyse des documents et des images – La traduction de discours en temps réel – La reconnaissance de schémas – La découverte de médicament et de traitement médical – La cybersécurité
Ainsi : – Google, Apple et Microsoft utilisent le Deep Learning pour la reconnaissance vocale et visuelle. – Netflix et Amazon utilisent le Deep Learning pour analyser et influencer la décision d’achat du consommateur.
Le Machine Learning et le Deep Learning sont destinés à révolutionner l’ensemble des industries. Les entreprises de toutes tailles devraient profiter de cette technologie.
Source : Cutomerthink – Kostiantyn Didur