Quelle est la différence entre le deep learning, le machine learning et l'intelligence artificielle ?

Le deep learning est un sous-domaine du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour traiter et analyser des informations. Les réseaux de neurones sont composés de nœuds de calcul superposés à des algorithmes de deep learning. Chaque couche contient une couche d'entrée, une couche de sortie et une couche cachée. Le réseau de neurones reçoit des données d'entraînement qui aident l'algorithme à apprendre et à améliorer la précision. Lorsqu'un réseau de neurones contient plusieurs couches cachées en plus de ses couches d'entrée et de sortie, il est considéré comme un réseau de neurones profond, qui est le fondement du deep learning.

Les algorithmes de deep learning s'inspirent du fonctionnement du cerveau humain et sont particulièrement efficaces pour analyser de grandes quantités de données non structurées. Le deep learning est utilisé dans de nombreuses tâches que nous considérons aujourd'hui comme l'IA, y compris la reconnaissance d'images et vocale, la détection d'objets et le traitement du langage naturel. Le deep learning est capable d'établir des corrélations non linéaires et complexes au sein d'ensembles de données. Toutefois, il nécessite plus de données d'entraînement et de ressources de calcul que le machine learning.

Voici quelques types de réseaux de neurones couramment utilisés pour le deep learning :

• Les réseaux de neurones feedforward (FF) sont l'une des plus anciennes formes de réseaux de neurones. Les données circulent dans un sens à travers les couches de neurones artificiels jusqu'à leur sortie.
• Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont différents des réseaux de neurones feedforward, car ils utilisent généralement des données de séries temporelles ou impliquant des séquences. Les réseaux de neurones récurrents disposent de la "mémoire" de ce qui s'est produit au niveau de la couche précédente en tant que composant de la sortie de la couche actuelle.
• Le réseau de neurones récurrents à mémoire longue à court terme (LSTM) est une forme avancée de RNN qui peut utiliser la mémoire pour "se souvenir" de ce qui s'est passé aux couches précédentes.
• Les réseaux de neurones convolutifs incluent certains des réseaux de neurones les plus courants de l'intelligence artificielle moderne et utilisent plusieurs couches distinctes (une couche convolutive, puis une couche de pooling) qui filtrent différentes parties d'une image avant de la reconstituer (dans la couche entièrement connectée).
• Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) impliquent deux réseaux de neurones (un "générateur" et un "discriminateur") qui s'affrontent dans un jeu qui, au final, améliore la justesse du résultat.

Le machine learning est un sous-domaine de l'intelligence artificielle qui permet à un système d'apprendre et de s'améliorer de manière autonome, sans être explicitement programmé. Les algorithmes de machine learning reconnaissent des modèles et des données, et effectuent des prédictions lorsque de nouvelles données sont entrées dans le système.

Plusieurs modèles différents sont généralement utilisés en machine learning, y compris :

L'apprentissage supervisé est un modèle de machine learning qui utilise des données d'entraînement étiquetées (données structurées) pour mapper une entrée spécifique à une sortie. Dans l'apprentissage supervisé, la sortie est connue (par exemple, la reconnaissance de l'image d'une pomme), et le modèle est entraîné sur les données de ces résultats. En d'autres termes, pour entraîner l'algorithme à reconnaître des images de pommes, il faut lui fournir des images étiquetées comme étant des pommes.

Les algorithmes d'apprentissage supervisé les plus couramment utilisés aujourd'hui sont les suivants :

• Régression linéaire
• K plus proches voisins
• Naive Bayes
• Régression polynomiale
• Arbres de décision

L'apprentissage non supervisé est un modèle de machine learning qui utilise des données non étiquetées (données non structurées) pour apprendre des schémas. Contrairement à l'apprentissage supervisé, la sortie n'est pas connue à l'avance. L'algorithme apprend à partir des données sans intervention humaine (et donc sans supervision) et les classe par groupes en fonction d'attributs. 

Les algorithmes d'apprentissage non supervisé les plus couramment utilisés aujourd'hui sont les suivants :

• Moyennes partielles
• Partitionnement en k-moyennes
• Clustering hiérarchique
• Analyse des composants principaux
• Moindres carrés partiels

Nous employons également souvent une approche mixte appelée "apprentissage partiellement supervisé", dans laquelle seule une partie des données est étiquetée. Dans l'apprentissage partiellement supervisé, l'algorithme doit déterminer comment organiser et structurer les données pour obtenir un résultat connu. Par exemple, on dit au modèle de machine learning que le résultat final est une pomme, mais seules certaines des données d'entraînement sont étiquetées en tant que pomme.

L'apprentissage par renforcement est un modèle de machine learning que l'on peut décrire comme un "apprentissage par la pratique" au travers d'une série de tests et d'erreurs. Un "agent" apprend à exécuter une tâche définie de manière empirique (boucle de rétroaction) jusqu'à ce que ses performances se situent dans une plage souhaitée. L'agent reçoit un renforcement positif lorsqu'il effectue bien la tâche, et un renforcement négatif lorsqu'il se trompe. 

L'intelligence artificielle est un domaine scientifique qui vise à créer des ordinateurs et des machines capables de raisonner, d'apprendre et d'agir d'une manière qui nécessiterait normalement l'intelligence humaine ou qui implique des données dont l'échelle dépasse ce que les humains peuvent analyser. L'IA est un vaste domaine qui englobe de nombreuses disciplines, dont l'informatique, les données et l'analyse, l'ingénierie logicielle et même la philosophie.

Au niveau de l'entreprise, l'IA est un ensemble de technologies qui couvre de nombreux cas d'utilisation : analyse de données, prédictions et prévisions, traitement du langage naturel, recommandations, automatisation des machines, récupération intelligente des données, etc.

Bien que ces termes soient liés, ils représentent une hiérarchie claire : le deep learning est un type spécialisé de machine learning, et le machine learning est une discipline fondamentale dans le domaine plus vaste de l'intelligence artificielle. La principale distinction réside dans les capacités, la complexité et l'ingénierie des caractéristiques.