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22 août 2022

Quelles sont les différences entre le Deep learning et le Machine learning ?

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Le deep learning et le Machine learning sont des techniques d’apprentissage automatique. Mais ils sont très différents. Les avantages et inconvénients de chacun sont aussi très différents. Il est facile de comprendre que les deux techniques ont des connaissances profondes, alors pourquoi y a-t-il des différences entre eux ? Cet article peut vous aider à saisir la différence entre le deep learning et le Machine Learning.

Deep Learning vs Machine Learning : quelles sont leurs différences ?

La différence théorique du deep learning et du Machine Learning est évidente. Mais il y a un grand nombre de personnes qui ne connaissent pas cette différence. Le Machine learning est une technique d’apprentissage automatique qui s’appuie sur des données de base pour faire des prédictions sur des données non observées. Cette technique s’appuie notamment sur des algorithmes qui prennent en compte l’information contenue dans les données pour prédire un évènement, apprentissage par essais/erreurs.

Qu'est ce que le Machine Learning ?

Le Machine Learning est un domaine d'applications des Technologies de l'Information (TI) qui permet à un système informatique d'automatiser une partie d'une tâche en se basant sur l'observation des données, plutôt qu'un programme informatique écrit par un programmeur.

Qu'est ce le Deep Learning ?

Le deep learning est une technique de programmation du machine learning qui utilise des réseaux neuronaux. Il est plus intuitif que les algorithmes traditionnels basés sur la statistique qui sont dépendants des données, mais ne peuvent pas apprendre par eux-même. Le deep learning est capable d'apprendre à partir de données non structurées, ce qui lui a permis de se développer et de se déployer massivement.

Qui utilise le deep learning ?

Le deep learning est utilisé par les grands groupes, mais aussi par les startups. On le retrouve dans plusieurs secteurs comme le transports, le commerce, la santé, la finance, la recherche ou encore l’assurance. Facebook utilise le deep learning pour créer des logiciels de traduction automatique qui permettent d’apprendre à analyser des textes en langue étrangere et de les traduire en français. Uber utilise le deep learning pour ses outils de réservation d’UberEATS, qui permet à ses clients d’établir une réservation en moins de six secondes.

Quelles sont les applications du deep learning ?

Le deep Learning est utilisé dans de nombreux domaines :
  • reconnaissance d'image,
  • traduction automatique,
  • voiture autonome,
  • diagnostic médical,
  • recommandations personnalisées,
  • modération automatique des réseaux sociaux,
  • prédiction financière et trading automatisé,
  • identification de pièces défectueuses,
  • détection de malwares ou de fraudes,
  • chatbots (agents conversationnels),
  • exploration spatiale
En matière de santé, les avancées récentes des neurosciences et les nouvelles techniques d'imagerie cérébrale ont permis d'identifier des schémas de fonctionnement dans le cerveau pour des tâches précises. Ainsi, le deep Learning permet de modéliser les mécanismes neurobiologiques à l'origine de certains phénomènes et d'en déduire les processus cognitifs à l'origine de certaines conditions (aphasie, dyslexie, dépendance à un médicament, etc.).

Le deep learning appliqué à la prédiction financière

Le deep learning permet de réaliser des prédictions financières sur la base de données historiques. De la même façon que les réseaux neuronaux profonds permettent d’identifier des objets ou des visages, ils peuvent également être utilisés pour identifier et prédire des tendances sur les marchés boursiers. Cette théorie est appuyée par la publication du rapport « Deep Learning to Predict Stock Prices » de l’Université de l’Illinois. Les algos quant utilisent des outils d’apprentissage profond pour produire des prévisions plus précises

Le deep learning utilisé pour la détection des fraudes

L'outil d'apprentissage profond est utilisé pour détecter les fraudes bancaires. Ainsi, une équipe de chercheurs a prouvé que l'utilisation du deep learning dans la détection des fraudes bancaires peut améliorer les taux de détection de 50%.

Quel est le lien entre machine learning, deep learning, et intelligence artificielle ?

Vous vous demandez sans doute ce qu’il y a de commun entre machine learning, deep learning et intelligence artificielle. La science de l’intelligence artificielle porte sur la création d’ordinateurs capables d’apprendre seuls en utilisant des méthodes probabilistes et statistiques. Les technologies qui sont utilisées pour créer ces ordinateurs sont les même que celles qui sont utilisées pour réaliser le machine learning. Le deep learning est une technique utilisée dans le machine learning. Le deep learning est une branche du machine learning, qui est elle-même une branche du machine intelligence. À l’origine, le deep learning est dérivé de l’intelligence artificielle, et vise à simuler des processus cognitifs dans un système informatique.