Deep Learning VS machine learning, quelles différences ?
Le Machine Learning
Le Machine Learning (« apprentissage automatique ») est un sous ensemble de l’Intelligence Artificielle. Cette discipline est aujourd’hui et depuis quelques années en plein essor. Les progrès sont rapides et les résultats prometteurs.
Quels sont les avantages du
Machine Learning ?
Le Machine Learning nous a permis de réaliser des algorithmes et de résoudre des problèmes trop complexes pour les capacités humaines. Il a pour principal rôle de décharger la complexité des problèmes auprès des Hommes. Cette technologie donne aux ordinateurs la capacité d’apprendre.
L'apprentissage du
Machine Learning
Le Machine Learning apprend en s’entraînant. On commence par donner à la machine plusieurs exemples d’un élément, tel une photographie d’un visage humain par exemple. La machine va analyser plusieurs milliers d’images de visages humains. Puis elle finira par reconnaitre elle-même des visages humains puisqu’elle aura appris à les reconnaître. Plus elle aura vu de visages humains, plus elle sera en mesure de les reconnaitre. Ainsi, plus elle a de données à analyser, plus elle s’améliore.
Les limites du
Machine Learning
Le Machine Learning ne donne pas toujours des résultats fiables, car il est très difficile pour une machine de reconnaître parfaitement un élément. C’est le cas notamment pour la reconnaissance vocale. En effet, les voix, les intonations, les accents ou les expressions sont trop changeantes. C’est ici qu’entre en scène le Deep Learning.
Deep Learning VS Machine Learning
Qu’est-ce que le Deep Learning ?
Le Deep Learning (ou « apprentissage profond ») est une technologie clef qui a permis de réaliser de véritables prouesses dans la recherche en Intelligence Artificielle. Grâce aux algorithmes développés par les chercheurs universitaires et les entreprises (notamment les GAFAM), on est aujourd’hui en mesure de réaliser des identifications correctes en toutes circonstances : l’erreur n’est plus.
Grâce aux Deep Learning, les algorithmes peuvent à la fois prendre en compte un nombre infini de spécifications tout en optimisant les résultats obtenus. En effet, ses capacités de compréhension et d’analyse sont possibles grâce aux réseaux de neurones qui constituent les Intelligences Artificielles basées sur la technologie du Deep Learning.
Différence entre Deep Learning et Machine Learning
Le système d’apprentissage du Deep Learning est différent de celui du Machine Learning. Avec le Deep Learning, la machine a accès à des millions de données (Big Data), qu’elle va analyser, identifier, assimiler. Grâce à ce travail de compréhension de la donnée, elle va apprendre par elle-même à optimiser les résultats. Le processus d’apprentissage est beaucoup plus long, puisque la machine apprend par elle-même en plusieurs étapes pour atteindre le résultat qu’elle recherche. En savoir plus sur le Deep Learning
L’Intelligence Artificielle de Trading que nous avons développé chez Robank Hood, ANA, est basée de la technologie de rupture du Deep Learning. En savoir plus sur ANA et son fonctionnement.