Deep Learning vs Machine Learning - 6 principales différences et infographies

Introduction au Deep Learning vs Machine Learning

L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont tous deux un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Dans l'apprentissage automatique, les données sont transmises à l'algorithme d'apprentissage automatique, il récupère les informations et apprend des données, puis prend la décision. D'un autre côté, l'apprentissage en profondeur est comme un sous-ensemble de l'apprentissage automatique, le processus est presque le même mais avec l'expérience, le modèle d'apprentissage en profondeur s'améliore progressivement sans aucune orientation. Dans cette rubrique, nous allons en apprendre davantage sur le Deep Learning contre le Machine Learning.

Le modèle d'apprentissage automatique nécessiterait une intervention humaine pour améliorer les performances du modèle peut être en ajustant les paramètres / hyper-paramètres. Par exemple, si un modèle d'apprentissage automatique n'est pas en mesure de prédire le bon résultat, nous devons le corriger. Dans l'apprentissage en profondeur, le modèle apprendra en faisant des erreurs et ajustera en conséquence les poids des paramètres d'entrée. Le meilleur exemple de modèle d'apprentissage en profondeur est le système de conduite automatisé.

Comparaison directe entre apprentissage profond et apprentissage automatique (infographie)

Voici les 6 principales différences entre le Deep Learning et le Machine Learning

Différences clés entre l'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur sont tous deux un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Voici les principales différences clés entre ces deux méthodes.

Dans l'apprentissage automatique, l'objectif principal est d'améliorer le processus d'apprentissage des modèles en fonction de leur expérience des données d'entrée. Dans l'apprentissage automatique, les données étiquetées ou non étiquetées passeront d'abord par l'ingénierie des données et la personnalisation. Plus les données seront nettoyées, plus le modèle sera bon. Dans le cas de l'apprentissage en profondeur, l'accent est davantage mis sur l'apprentissage par un modèle, c'est-à-dire la formation et la méthode d'erreur pour atteindre la solution finale.
L'apprentissage automatique est enclin à l'atomisation et à prédire un problème de régression ou de classification comme prédire si le client x paiera un prêt basé sur n nombre de fonctionnalités. D'autre part, le Deep Learning essaie de créer une réplique de l'esprit humain afin de résoudre un problème spécifique. Par exemple, en regardant des photos reconnaissant lequel est le chat et lequel est le chien, etc.
En apprentissage automatique, nous traitons deux types de problèmes d'apprentissage supervisé et d'apprentissage non supervisé. Dans les données d'entrée et de sortie supervisées, les données sont étiquetées, par contre, dans l'apprentissage non supervisé, elles ne le sont pas. Dans le cas de l'apprentissage en profondeur, c'est un pas de plus où le modèle aborde l'apprentissage par renforcement. Pour chaque erreur commise, il y a une pénalité et une récompense pour la bonne décision.
En apprentissage automatique, nous avons choisi un algorithme approprié (parfois multiple, puis choisi le meilleur pour notre modèle), définir les paramètres et fournir des données, l'algorithme d'apprentissage automatique apprendra sur les données du train et lors de la vérification / évaluation avec les données de test, le modèle sera déployés pour une tâche spécifique. En revanche, dans le Deep learning, nous définissons une couche du perceptron. Un perceptron peut être considéré comme un neurone dans l'esprit humain. Un neurone prend des données via plusieurs dendrites, les traite (prend une petite action / décision) et avec des terminaux axonaux les envoie au neurone suivant de la couche. De la même manière, un perceptron a des nœuds d'entrée (provenant d'entités de données d'entrée ou d'une couche précédente de perceptron), une fonction d'actionnement pour prendre une petite décision et des nœuds de sortie pour envoyer la sortie au perceptron suivant de la couche.
Le processus de création d'un modèle à partir de l'apprentissage automatique consiste à fournir des fonctionnalités de données d'entrée, un algorithme de sélection en fonction du problème, à définir les paramètres et les hyperparamètres nécessaires, à s'entraîner sur l'ensemble de formation et à optimiser l'optimisation. Évaluez le modèle sur les données de test. Dans le cas de l'apprentissage en profondeur, le processus est le même jusqu'à ce que les données d'entrée soient dotées de fonctionnalités. Après cela, nous définissons la couche d'entrée et de sortie du modèle avec le nombre de perceptron qu'il contient. Nous choisissons le nombre de couches cachées requis selon la complexité du problème. Nous définissons Perceptron pour chaque couche et pour chaque perceptron les nœuds d'entrée, de fonction d'activation et de sortie. Une fois qu'il est défini, puis que les données sont alimentées, le modèle s'entraînera par lui-même par essais et erreurs.
Dans l'apprentissage automatique, la quantité de données nécessaires pour créer un modèle est comparativement moindre. Dans le cas de l'apprentissage en profondeur, la méthode est un essai et une erreur pour apprendre le meilleur résultat possible. Donc, plus les données sont disponibles pour la formation, plus le modèle sera solide. En apprentissage automatique, si nous augmentons également la quantité de données, mais après une certaine limite, le processus d'apprentissage sera stagnant. En cas d'apprentissage en profondeur, le modèle continue d'apprendre, c'est la complexité du problème, pour un problème complexe, une plus grande quantité de données est requise.
Par exemple, un modèle d'apprentissage automatique est utilisé pour fournir des recommandations pour la diffusion de musique. Maintenant, pour que le modèle prenne la décision de recommander des chansons / albums / artistes, il vérifiera la fonctionnalité similaire (goût de la musique) et recommandera une liste de lecture similaire. Pour l'apprentissage en profondeur, le meilleur exemple est la génération de texte automatisée lors de la recherche de quelque chose sur Google ou de la rédaction d'un courrier électronique. Un modèle d'apprentissage en profondeur suggère automatiquement des résultats possibles en fonction des expériences précédentes.

Tableau comparatif Deep Learning vs Machine Learning

Discutons de la meilleure comparaison entre le Deep Learning et le Machine Learning

Base de comparaison	L'apprentissage en profondeur	Apprentissage automatique
Dépendance à l'égard des données	La quantité relativement importante de données est nécessaire, plus l'augmentation des performances des données d'entrée augmente	Une quantité suffisante de données peut créer un bon modèle. Mais plus que ce qui est nécessaire n'améliorera pas les performances en tant que telles.
Dépendance vis-à-vis du matériel	Les machines haut de gamme sont un must.	Peut fonctionner sur de petites machines d'extrémité.
Approche utilisée	En apprentissage profond, le problème est résolu en une seule fois en utilisant plusieurs couches de neurones.	Un gros problème est subdivisé en plusieurs petites tâches et à la fin sont combinés pour construire le modèle ML.
Le temps nécessaire à l'exécution	Il faut plus de temps pour l'exécution. Parce qu'un certain nombre de neurones utilisent différents paramètres-2 pour construire un modèle.	Comparativement, moins de temps d'exécution est nécessaire dans le cas de ML.
Caractérisation	Le deep learning apprend à partir des données elles-mêmes et ne nécessite aucune intervention externe.	Une intervention externe est nécessaire pour fournir la bonne entrée.
Interprétation	Difficile d'interpréter le processus de résolution du problème. Parce que plusieurs neurones résolvent collectivement le problème.	Facile à interpréter le processus dans le modèle d'apprentissage automatique. Il a un raisonnement logique derrière cela.

Conclusion

Nous avons discuté de la différence entre le modèle d'apprentissage automatique et les modèles d'apprentissage profond. Nous utilisons l'apprentissage automatique lorsque l'interprétation des données est simple (pas trop complexe), pour permettre l'automatisation des opérations répétitives. Nous utilisons un modèle d'apprentissage en profondeur lorsque nous avons une très grande quantité de données ou qu'un problème est trop complexe à résoudre avec l'apprentissage automatique. Le deep learning nécessite plus de ressources que celui du machine learning, il est cher mais plus précis.

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