L'apprentissage automatique et les réseaux de neurones sont déjà ancrés dans toutes les professions. Pendant des années, les algorithmes ont essayé de générer des estimations correctes avec le moins d'interaction humaine possible.
L'apprentissage automatique et les réseaux de neurones sont deux exemples d'approches d'intelligence artificielle qui tentent d'améliorer les performances et la compréhension du calcul.
Faits marquants
- L'apprentissage automatique englobe divers algorithmes et techniques, y compris les réseaux de neurones, pour analyser et apprendre à partir des données.
- Les réseaux de neurones, inspirés du cerveau humain, sont un type spécifique d'apprentissage automatique qui excelle dans les tâches de reconnaissance de formes.
- Les techniques d'apprentissage automatique peuvent être appliquées sans réseaux de neurones, alors que les réseaux de neurones nécessitent une approche spécialisée de l'apprentissage et de l'optimisation.
Apprentissage automatique vs réseaux de neurones
L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle qui permet aux systèmes d'améliorer leurs performances en fonction de l'expérience. Les réseaux de neurones sont un type d'apprentissage automatique inspiré du cerveau humain et se composent de nœuds interconnectés qui traitent les données pour identifier des modèles et faire des prédictions.
L'apprentissage automatique concerne l'utilisation d'informations et d'algorithmes pour imiter la manière dont les humains acquièrent des informations. La santé, le filtrage anti-spam, la reconnaissance vocale et l'apprentissage automatique sont quelques-uns des domaines qui utilisent l'apprentissage automatique.
De plus, l’apprentissage automatique est une forme plus avancée d’intelligence artificielle. L'apprentissage automatique produit des résultats numériques, tels que la catégorisation des scores.
Une infrastructure réseau complète composée de sommets ou de types de réseaux est appelée Réseau neuronal. Il fonctionne de la même manière que les neurones dans le cerveau humain.
Ce Réseau neuronal peut ensuite effectuer des tâches telles que la segmentation, la classification, la correspondance de modèles, la traduction automatique, la reconnaissance de caractères, etc. Cela aide à résoudre une variété de problèmes d'IA.
Tableau de comparaison
| Paramètres de comparaison | Machine Learning | Les réseaux de neurones |
|---|---|---|
| Définition | L'apprentissage automatique est un ensemble d'algorithmes qui collectent et analysent des données, les comprennent et appliquent ce qu'ils ont appris pour trouver des modèles et des idées. | Les réseaux de neurones sont construits sur des principes trouvés dans le cerveau qui aident à son fonctionnement. |
| Couches | Les données sont la seule couche d'entrée dans Machine Learning. | Il existe plusieurs couches même dans un simple modèle de réseau de neurones. |
| Structure | Un modèle d'apprentissage automatique fonctionne de manière simple : il se nourrit de données et se développe en conséquence. | La structure d'un réseau de neurones, en revanche, est extrêmement complexe. |
| Classifié | Modèles d'apprentissage supervisés et non supervisés. | Feed-forward, convolutif, récurrent et modulaire |
| Parce que | Le modèle d'apprentissage automatique prend des décisions en fonction de ce qu'il a appris des données. | Un réseau de neurones organise les algorithmes de manière à pouvoir prendre des décisions fiables par lui-même. |
Qu'est-ce que l'apprentissage par machine?
L'intelligence artificielle et l'informatique sont deux sous-ensembles de l'apprentissage automatique. L'objectif de l'apprentissage automatique est de se concentrer sur l'utilisation d'informations et d'algorithmes pour imiter la façon dont les humains acquièrent des informations.
Les algorithmes d'apprentissage automatique utilisent des exemples de données pour créer un modèle appelé données d'apprentissage. L'apprentissage automatique a une variété d'utilisations pratiques.
La santé, le filtrage anti-spam, la reconnaissance vocale et l'analyse de données sont quelques-uns des domaines qui utilisent l'apprentissage automatique. Dans de nombreux secteurs, l'apprentissage automatique est bénéfique car le développement d'algorithmes traditionnels est difficile.
Dans le monde de l'entreprise, l'apprentissage automatique est appelé analyse prédictive. Par conséquent, l'apprentissage automatique est une technique permettant d'obtenir des résultats précis en combinant des algorithmes sophistiqués.
L'apprentissage automatique se concentre sur la création de programmes informatiques qui analysent les informations et les utilisent selon leurs propres besoins. De plus, l'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle plus avancé.
L'apprentissage automatique a tendance à produire des résultats numériques, tels que la catégorisation des scores.
L'agriculture, l'astrophysique, la finance, la recherche translationnelle, l'extraction d'informations, la santé, la publicité, les problèmes médicaux et la recherche Google sont tous des exemples d'applications d'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique présente certains inconvénients, tels que l'incapacité à fournir les résultats souhaités.
De plus, l'apprentissage automatique peut être influencé par divers biais de données.
Qu'est-ce que les réseaux de neurones ?
Un réseau de neurones est un ensemble de neurones qui simule la complexité du cerveau humain, en particulier humain. Son fondement théorique a d'abord été énoncé en 1873, puis après différentes investigations sur le sujet.
Les réseaux de neurones sont au cœur de tout le système de l'IA.
La technologie est constituée de groupements de neurones fonctionnellement connectés. Chaque cellule peut être liée à un certain nombre d'autres neurones, formant un vaste réseau.
Ils fonctionnent de la même manière qu'un véritable cerveau en termes de capacité cognitive. En conséquence, il a influencé la conception de plusieurs ensembles d'aide.
Les réseaux de neurones ont un large éventail d'utilisations.
Le système de reconnaissance, l'accusé de réception de séquence, la détection de spam par e-mail, la collecte de données, le problème clinique, le jeu tactique et le jugement ne sont que quelques-uns d'entre eux. En raison de ces capacités, cette technique a trouvé sa place dans une variété d'équipements partout dans le monde.
Cependant, les réseaux de neurones présentent plusieurs inconvénients par rapport à l'IA.
Ce réseau doit être formé pendant une période de temps beaucoup plus longue avant de pouvoir remplir une fonction particulière. De plus, contrairement au premier, son efficacité est moins efficace.
Cependant, le réseau est constamment amélioré afin de devenir un système de pointe.
Principales différences entre l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones
- L'apprentissage automatique est un ensemble d'outils et de techniques qui interprètent les données, s'entraînent à partir de celles-ci, puis utilisent ce qu'ils ont appris pour trouver des modèles intéressants, tandis que les réseaux de neurones sont construits sur des algorithmes trouvés dans notre cerveau qui aident à son fonctionnement.
- Les modèles d'apprentissage automatique sont adaptables, ce qui signifie qu'ils apprennent à partir d'échantillons de données et de rencontres supplémentaires et évoluent au fil du temps. Par conséquent, les modèles peuvent repérer des tendances dans les données. Une seule couche d'entrée est constituée de données dans ce cas. Il existe plusieurs couches même dans un simple modèle de réseau de neurones.
- Un modèle d'apprentissage automatique fonctionne de manière simple : il est alimenté en informations et s'en améliore. Au fur et à mesure qu'il apprend des données, le modèle ML devient de plus en plus expérimenté et développé au fil du temps. La structure d'un réseau de neurones, en revanche, est très complexe.
- Les algorithmes d'apprentissage automatique sont divisés en deux catégories : supervisés et apprentissage non supervisé des modèles. Les quatre types de réseaux de neurones sont les réseaux de neurones feed-forward, récurrents, convolutifs et modulaires.
- Un réseau de neurones organise les algorithmes de manière à ce qu'ils puissent faire des choix précis par eux-mêmes, tandis qu'un modèle d'apprentissage automatique agit en fonction de ce qu'il a appris des informations.
- https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/125869/
- https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0341816219305685
Dernière mise à jour : 13 juillet 2023
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Sandeep Bhandari est titulaire d'un baccalauréat en génie informatique de l'Université Thapar (2006). Il a 20 ans d'expérience dans le domaine de la technologie. Il s'intéresse vivement à divers domaines techniques, notamment les systèmes de bases de données, les réseaux informatiques et la programmation. Vous pouvez en savoir plus sur lui sur son page bio.
