Machine Learning vs Deep Learning : quelles différences ?
Ce sont deux des concepts les plus souvent évoqués en intelligence artificielle. Qu’est-ce qui distingue exactement le machine learning du deep learning ?
Si l’on vous parle d’intelligence artificielle, deux termes vont tôt ou tard apparaître dans la conversation :
- machine learning ;
- deep learning.
Quelle peut bien être la distinction ? Si nous voulons faire simple, nous pouvons dire que le deep learning fait partie du machine learning, et qu’il en a fortement étendu les possibilités.
Si l’on pose que le machine learning consiste à amener un ordinateur à pouvoir apprendre à accomplir n’importe quelle tâche, quelles sont ses limites et pourquoi celles-ci ont été comblées par le deep learning ? La différence peut être énoncée ainsi : linéaire versus non linéaire…
Ligne droites versus lignes courbes
Le machine learning tout comme le deep learning analyse des phénomènes divers et ceux-ci peuvent être représentés par des séries de points sur un graphe. Tous deux développent des algorithmes et s’acharnent à minimiser les erreurs entre le modèle mathématique et la vie réelle. Or, c’est là qu’apparaît la différence essentielle :
- le machine learning vise à produire une droite la plus proche possible des ensembles de points ;
- le deep learning vise à produire une courbe la plus proche possible…
Par Daniel Ichbiah, Journaliste
