Intelligence artificielle (IA) vs Machine Learning (ML) - Différences ?

Toutes les grandes entreprises utilisent l'intelligence artificielle et les innovations en apprentissage automatique pour créer des machines et des applications intelligentes. Aujourd'hui, l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont actuellement les technologies de pointe les plus populaires dans le monde du commerce. Et, malgré le fait que ces termes dominent les conversations professionnelles partout dans le monde, de nombreuses personnes ont du mal à les distinguer.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont interconnectés et étroitement liés. En raison de cette relation étroite, nous allons examiner l'interconnexion entre elles pour comprendre en quoi les deux technologies sont différentes. L'apprentissage automatique est considéré comme un sous-ensemble de l'IA et diffère à plusieurs égards.

Ce blog vous aidera à comprendre l'IA et l'apprentissage automatique, ainsi que leurs différences.

Qu'est-ce que l'IA ?

L'IA est un système informatique qui peut effectuer des tâches qui sont normalement effectuées par des humains. Le terme « IA » peut également faire référence à la technologie elle-même, ou il peut être utilisé en référence à tout algorithme ou technique d'apprentissage automatique.

Contrairement aux langages de programmation traditionnels comme Java et Python, qui vous obligent à coder explicitement les algorithmes avant leur exécution (puis à les surveiller après leur exécution), l'apprentissage automatique vous permet d'entraîner vos modèles sans écrire de code du tout !

Cela vous permet plus de flexibilité lors de la conception de votre modèle, car il existe de nombreuses façons différentes de construire une représentation précise de la réalité - y compris des ensembles de données provenant de différentes sources telles que les plateformes de médias sociaux ou les dossiers médicaux ; sortie des résultats dans plusieurs formats tels que des fichiers texte ou des images/vidéos (pour la visualisation) ; détecter des modèles parmi ces sorties en fonction de leur contenu plutôt que de simplement rechercher des valeurs spécifiques dans chacune d'elles.

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Comment fonctionne l'IA ?

L'IA fonctionne en combinant des quantités massives d'informations avec un traitement rapide et répétitif et des algorithmes pointus, permettant au logiciel d'apprendre de manière robotique à partir de modèles ou de fonctions dans les enregistrements.

L'IA est une vaste discipline d'observation qui comprend de nombreuses théories, techniques et technologies, ainsi que les sous-domaines prédominants suivants : L'apprentissage du système automatise la construction de modèles analytiques.

Il utilise des stratégies issues du cerveau humain, des archives, de la recherche opérationnelle et de la physique pour révéler des informations cachées dans les données sans être spécifiquement programmé sur où chercher ou quoi faire.

L'apprentissage en profondeur utilise de grands réseaux de neurones avec de nombreuses couches de dispositifs de traitement pour étudier des modèles complexes dans de grandes quantités de données, en tirant parti des progrès de la technologie informatique, de l'électricité et des techniques de formation progressives.

Le traitement du langage naturel (TLN) est la capacité des ordinateurs à analyser, comprendre et générer le langage humain, ainsi que la parole.

Les gadgets de traitement graphique sont essentiels à l'IA, car ils fournissent la forte énergie de calcul nécessaire au traitement répétitif. Les entreprises peuvent inclure cette technologie de pointe en embauchant un développeur PHP dédié pour créer une application telle qu'une application immobilière ou une application CMS.

Applications de l'intelligence artificielle :

• L'IA peut être utilisée dans de nombreux secteurs différents, notamment la santé, la vente au détail, la finance et la fabrication.
• L'IA est utilisée pour automatiser les tâches routinières et répétitives.
• L'IA peut être utilisée pour prendre des décisions basées sur des données recueillies à partir d'expériences passées ou d'observations de situations réelles. Cela lui permet d'apprendre de ses erreurs et de devenir plus précis au fil du temps à mesure qu'il se familiarise avec le monde qui l'entoure.
• Il est également capable d'apprendre par lui-même grâce à des algorithmes d'auto-apprentissage qui permettent aux machines d'apprendre sans être explicitement programmées.

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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?

Alan Turing a proposé le test de Turing en 1950, qui est devenu le test standard pour déterminer si les machines étaient « intelligentes » ou « inintelligentes ». La machine qui pouvait convaincre de vrais humains qu'il s'agissait aussi d'un humain était considérée comme intelligente. Peu de temps après, un programme de recherche d'été du Dartmouth College est devenu le berceau officiel de l'IA.

À partir de ce moment, des algorithmes d'apprentissage automatique et des programmes informatiques «intelligents» ont commencé à apparaître. Ils sont capables d'effectuer des tâches allant de la planification des déplacements des personnes à la partie d'échecs avec des humains.

L'apprentissage automatique peut être considéré comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA). Dans l'apprentissage automatique, les ordinateurs sont capables d'apprendre automatiquement à partir de données sans être directement programmés. Le processus consiste à fournir à l'ordinateur de grandes quantités d'informations, puis à le laisser analyser lui-même ces données. Cela peut être utilisé à de nombreuses fins, telles que la prévision d'événements futurs en fonction d'événements passés ou la recherche de modèles dans de grands ensembles de données.

Comment fonctionne l'apprentissage automatique ?

Les techniques d'apprentissage automatique sont généralement classées en quatre catégories :

1. Apprentissage supervisé

Lorsqu'une machine dispose d'échantillons de données, l'apprentissage supervisé peut être utilisé. Des étiquettes et des balises peuvent être utilisées pour vérifier l'exactitude du modèle. La technique d'apprentissage supervisé utilise l'expérience passée et des exemples étiquetés pour prédire les événements futurs. Il prédit les erreurs et les corrige à l'aide d'algorithmes tout au long du processus d'apprentissage.

2. Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé implique la formation d'une machine avec seulement quelques échantillons ou étiquettes d'entrée, sans connaissance de la sortie. Étant donné que les données d'entraînement ne sont ni classées ni étiquetées, une machine peut ne pas toujours produire des résultats corrects par rapport à l'apprentissage supervisé.

Bien que l'apprentissage non supervisé soit moins courant dans les entreprises, il facilite l'exploration des données et peut tirer des conclusions à partir d'ensembles de données pour décrire des structures cachées dans des données non étiquetées.

3. Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement est une technique d'apprentissage automatique basée sur la rétroaction. Dans ce type d'apprentissage, les agents doivent explorer leur environnement, effectuer des actions et recevoir des récompenses en retour basées sur leurs actions.

Ils reçoivent une récompense positive pour chaque bonne action et une récompense négative pour chaque mauvaise action. L'objectif d'un agent d'apprentissage par renforcement est de maximiser les récompenses positives. Parce qu'il n'y a pas de données étiquetées, l'agent ne peut apprendre que par l'expérience.

4. Apprentissage semi-supervisé

L'apprentissage semi-supervisé est une technique qui comble le fossé entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il fonctionne sur des ensembles de données avec peu d'étiquettes ainsi que sur des données non étiquetées. Cependant, il contient généralement des données non étiquetées. En conséquence, cela réduit le coût du modèle d'apprentissage automatique car les étiquettes sont chères, mais à des fins d'entreprise, il peut avoir peu d'étiquettes.

Applications de l'apprentissage automatique :

L'apprentissage automatique peut être utilisé pour un large éventail d'applications. Voici quelques exemples:

1. Soins de santé :

L'apprentissage automatique aide les médecins à diagnostiquer les maladies et à prédire les résultats pour les patients. Cela leur permet également d'améliorer les traitements en trouvant de nouveaux médicaments ou en identifiant quels patients répondront mieux que d'autres.

2. Finances :

Le domaine de la finance utilise l'apprentissage automatique pour aider les investisseurs à prendre des décisions plus éclairées concernant leurs investissements, qu'ils choisissent des actions ou des obligations ou qu'ils achètent des polices d'assurance en ligne.

3. Éducation :

L'apprentissage automatique peut être utilisé pour aider les enseignants à donner un enseignement plus efficace et à améliorer la qualité de l'apprentissage des élèves dans les salles de classe du monde entier en utilisant des outils d'analyse de mégadonnées qui sont actuellement en cours de développement.

Par exemple, il peut être utilisé pour noter les étudiants au lieu des méthodes habituelles telles que l'OMR.

4. Sécurité :

L'apprentissage automatique a de nombreuses applications dans le domaine de la cybersécurité, notamment la détection des cybermenaces, l'amélioration des logiciels antivirus disponibles, la lutte contre la cybercriminalité, etc.

En quoi l'IA et l'apprentissage automatique sont-ils similaires ?

L'IA et l'apprentissage automatique sont similaires car ils relèvent tous deux du domaine plus large de l'informatique, qui englobe un large éventail de disciplines. Les informaticiens utilisent l'IA pour résoudre des problèmes, automatiser des tâches et faire des prédictions sur des événements futurs. Ils utilisent également ML pour les aider à concevoir des algorithmes qui peuvent apprendre de l'expérience ou d'autres sources de données (comme l'entrée humaine).

L'IA et le ML sont utilisés depuis de nombreuses années dans le cadre de différentes applications telles que les systèmes de conduite automatisés et les chatbots de service client ; cependant, il y a encore beaucoup de choses que nous ignorons sur le fonctionnement exact de ces techniques !

Quelles sont les principales différences entre l'IA et le ML ?

L'IA est un type d'apprentissage automatique qui peut être utilisé pour créer des machines qui se comportent d'une manière que nous considérerions comme intelligentes. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont basés sur des modèles statistiques, mais ils ne se limitent pas nécessairement à de simples statistiques : ils peuvent être appliqués à n'importe quel problème que vous souhaitez qu'ils résolvent.

Le ML est un type d'intelligence artificielle qui utilise des données et des algorithmes (qui sont des règles) pour faire des prédictions ou prendre des décisions sur des éléments tels que les cours des actions ou les conditions météorologiques. Le ML traite de grandes quantités d'informations, il est donc plus général que l'IA ; cela signifie qu'il y a moins d'incertitude lors de l'utilisation du ML par rapport à l'IA.

Elle a également tendance à impliquer plus de mathématiques que d'autres formes d'intelligence artificielle, car elle nécessite la capacité des ordinateurs à penser de manière abstraite plutôt que de s'appuyer uniquement sur des règles simples comme celles utilisées par la plupart des programmes aujourd'hui !

Conclusion

Il est clair que l'IA et l'apprentissage automatique sont deux choses différentes, mais ce qu'ils sont exactement et en quoi ils diffèrent est un peu confus. L'IA est le domaine de l'intelligence artificielle, qui vise à créer des machines capables d'un comportement intelligent. L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui se concentre sur des algorithmes capables d'apprendre à partir de données sans instructions explicitement programmées.

Cela dit, il reste encore de nombreuses questions sans réponse sur l'IA et l'apprentissage automatique, en particulier en ce qui concerne leurs différences et leurs similitudes. Mais une chose est certaine : ces technologies continueront d'évoluer, ce qui signifie que vous devrez rester au top.

FAQ

1 . Qu'est-ce que l'IA ?

L'IA ou l'intelligence artificielle est un système informatique qui peut effectuer des tâches qui sont normalement effectuées par des humains.

2. Qu'est-ce que le machine learning ?

L'apprentissage automatique peut être considéré comme un sous-domaine de l'intelligence artificielle (IA). Dans l'apprentissage automatique, les ordinateurs sont capables d'apprendre automatiquement à partir de données sans être directement programmés.

3. Quels sont les exemples d'IA et d'apprentissage automatique ?

L'un des exemples les plus significatifs d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle est la reconnaissance d'images. Il s'agit essentiellement d'une méthode d'identification et de détection d'une caractéristique ou d'un objet dans une image numérique.

De plus, cette technique peut être appliquée à d'autres types d'analyse, tels que la reconnaissance de formes, la détection de visage, la reconnaissance de visage, la reconnaissance optique de caractères et bien d'autres.