Apprentissage automatique et intelligence artificielle : Quelle est la différence ?

Plusieurs mots à la mode sont utilisés fréquemment mais avec des significations différentes dans le domaine technologique. L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (AAM) en sont des exemples. Bien qu’ils soient liés, ils ne sont pas identiques. Nous allons examiner les distinctions entre l’IA et l’apprentissage automatique, leurs utilisations et leur avenir.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle (IA) ?

L’intelligence artificielle (IA) est une branche de l’informatique et de l’ingénierie qui se concentre sur la construction de machines capables d’apprendre, de résoudre des problèmes, de prendre des décisions et toutes les autres fonctions traditionnellement exécutées par l’intellect humain.

Dans sa forme la plus simple, l’IA fait référence à la capacité d’une machine à penser et à se comporter un peu comme une personne. Des quantités massives de données doivent être traitées par des systèmes d’IA afin de trouver des modèles et des idées que les gens ne verraient pas immédiatement. Ces systèmes peuvent ensuite prendre des décisions, trouver des solutions à des problèmes ou effectuer des activités en utilisant les connaissances qu’ils ont acquises.

L’intelligence artificielle (IA) fait l’objet de discussions depuis les années 1950. Cependant, les récents développements en matière de puissance de traitement, de données volumineuses et de techniques d’apprentissage automatique ont placé la barre plus haut pour l’IA. L’IA est déjà une composante nécessaire de notre vie quotidienne, alimentant une variété d’applications, y compris les assistants virtuels, les systèmes de recommandation et les véhicules sans conducteur. À l’avenir, l’IA perturbera probablement de nombreux autres domaines de la vie.

Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?

L’élaboration de méthodes et de modèles qui permettent aux ordinateurs d’apprendre par l’expérience et de s’améliorer au fil du temps sans programmation explicite est au cœur de l’apprentissage automatique (AAM), un sous-ensemble de l’intelligence artificielle. En d’autres termes, il s’agit d’une technique permettant d’enseigner aux ordinateurs comment effectuer des tâches particulières en leur fournissant des données et en les laissant apprendre à partir de celles-ci.

L’analyse prédictive, le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images et de sons, et d’autres domaines peuvent tous bénéficier des capacités de détection et d’apprentissage automatiques des algorithmes d’apprentissage automatique.

L’apprentissage automatique peut être divisé en trois catégories : l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage non supervisé et l’apprentissage supervisé. Dans l’apprentissage supervisé, l’ordinateur est formé à l’aide d’un ensemble de données qui a été étiqueté avec les sorties de chaque entrée. En apprenant la corrélation entre les variables d’entrée et de sortie à l’aide de ces données étiquetées, l’ordinateur peut prévoir les sorties pour des entrées fraîches.

Voir aussi :  Qu'est-ce qu'un CD Crypto Wallet, et pouvez-vous l'utiliser pour stocker des crypto-monnaies ?

L’apprentissage non supervisé exige de l’ordinateur qu’il reconnaisse lui-même les modèles et les relations après avoir reçu un ensemble de données non étiquetées. Enfin, dans l’apprentissage par renforcement, l’ordinateur acquiert de nouvelles compétences en interagissant avec son environnement et en recevant un retour d’information sous la forme de récompenses ou de pénalités pour des actes particuliers.

Il est possible pour les machines d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou des choix en utilisant une variété d’approches et d’algorithmes, qui sont inclus dans le sujet plus large de l’apprentissage automatique. De même, l’apprentissage en profondeur est une branche de l’apprentissage automatique qui consiste à exposer des réseaux neuronaux artificiels à des volumes massifs de données afin de les entraîner à reconnaître des modèles et à faire des prédictions. L’apprentissage en profondeur est donc un type d’apprentissage automatique hautement spécialisé et sophistiqué qui utilise des réseaux neuronaux artificiels à couches multiples pour comprendre des modèles et des relations complexes dans les données.

Principales différences entre l’IA et la ML

Bien que l’IA et la ML soient étroitement liées, plusieurs caractéristiques importantes les distinguent l’une de l’autre. Voici quelques-unes des principales distinctions entre l’IA et la ML :

  1. Champ d’application : Le domaine de l’IA est vaste et comprend une variété de techniques, y compris la ML. En revanche, la ML est une branche de l’IA qui se concentre sur l’utilisation de modèles statistiques et d’algorithmes pour aider les ordinateurs à apprendre à partir de données et à faire des prédictions ou des choix.
  2. Approche : La conception d’algorithmes qui imitent la cognition humaine et les processus de prise de décision est une stratégie courante de l’IA. L’objectif principal du ML, en revanche, est de former des algorithmes sur des données afin de trouver des liens et des modèles qui peuvent être utilisés pour faire des prédictions ou des choix.
  3. Exigences en matière de données : En utilisant des règles préprogrammées et des heuristiques, les algorithmes d’IA peuvent être créés pour fonctionner avec de petits ensembles de données ou même sans données du tout. En revanche, les grands ensembles de données doivent être utilisés pour former les algorithmes de ML afin de trouver des modèles et des liens.
  4. Flexibilité : Si les algorithmes d’IA peuvent être conçus pour s’attaquer à une variété de tâches, ils sont souvent adaptés à des fins particulières. En revanche, les algorithmes de ML sont généralement plus adaptables et peuvent être utilisés pour résoudre un large éventail de problèmes et de défis.
  5. Implication humaine : L’IA implique souvent la construction d’algorithmes qui peuvent compléter ou remplacer les capacités humaines ou la prise de décision. D’autre part, la ML est généralement appliquée pour automatiser des processus répétitifs ou soutenir la prise de décision humaine.
Voir aussi :  Unités de calcul AMD vs cœurs Nvidia CUDA : quelle est la différence ?

En mettant l’accent sur la simulation de la cognition humaine et des processus de prise de décision, l’IA est un domaine plus vaste qui englobe une variété d’approches, y compris l’apprentissage automatique. L’objectif de l’apprentissage automatique, en revanche, est de permettre aux ordinateurs d’apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions.

Applications de l’IA et de la ML

L’IA et l’apprentissage automatique sont utilisés dans un large éventail d’applications telles que :

  1. Le traitement linguistique naturel (NLP) : Les utilisations comprennent les chatbots, l’analyse des sentiments, la reconnaissance vocale et la traduction linguistique.
  2. La détection des fraudes, la gestion des risques et l’optimisation des portefeuilles sont des applications dans le secteur financier.
  3. Systèmes de recommandation : Les exemples incluent des suggestions de livres et de films ainsi que de produits.
  4. L’identification des visages, la détection d’objets et la reconnaissance de scènes ne sont que quelques-unes des utilisations de la technologie de reconnaissance d’images et de vidéos par l’IA.
  5. Les automobiles à conduite autonome et les drones sont deux exemples de véhicules autonomes utilisés.
  6. La planification du diagnostic et du traitement, la recherche de nouveaux médicaments et le suivi des patients sont autant d’applications dans le secteur des soins de santé.

Le potentiel de l’IA et de la ML pour apporter des changements transformateurs dans divers domaines devient de plus en plus évident à mesure que leurs applications se diversifient et se perfectionnent. Ces technologies sont en passe d’avoir un impact profond sur l’avenir des industries en permettant aux entreprises et aux organisations de rationaliser leurs opérations, de réduire les coûts et de prendre de meilleures décisions.

Avantages et inconvénients de l’IA et de l’apprentissage automatique

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique sont deux des technologies les plus fascinantes et les plus prometteuses de notre époque.

Elles ont le pouvoir de modifier diverses facettes de notre vie, notamment nos relations mutuelles, les personnes et l’environnement qui nous entourent, ainsi que notre façon de travailler et d’apprendre. Bien que l’IA et l’apprentissage automatique présentent de nombreux avantages, des questions éthiques importantes doivent également être prises en compte.

Voir aussi :  12 choses à faire avec un ordinateur portable flambant neuf

Par exemple, la façon dont l’IA peut affecter l’emploi et l’économie suscite des inquiétudes. Il est également important de s’assurer que les nouvelles technologies sont créées et mises en œuvre dans le respect de l’autonomie et de la vie privée des personnes.

L’influence de l’IA et de l’apprentissage automatique est considérable

Les deux technologies qui modifient de nombreuses facettes de notre vie, l’IA et l’apprentissage automatique, sont distinctes mais liées. Alors que l’apprentissage automatique est une technologie particulière utilisée dans le domaine de l’IA, l’IA est un domaine beaucoup plus vaste qui incorpore de nombreuses autres technologies.

L’IA et la ML sont toutes deux sur le point de modifier de nombreuses industries dans les années à venir. Elles ont un large éventail d’applications dans des domaines tels que les soins de santé, la banque et les transports. Elles soulèvent également d’importants défis sociétaux et éthiques, comme pour toute nouvelle technologie, qui doivent être relevés.

S’abonner à notre lettre d’information

Quelle est la différence entre l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle ?

L’intelligence artificielle (IA) est un terme générique désignant les logiciels informatiques qui imitent la cognition humaine afin d’effectuer des tâches complexes et d’en tirer des enseignements. L’apprentissage automatique est un sous-domaine de l’IA qui utilise des algorithmes formés sur des données pour produire des modèles adaptables capables d’effectuer une variété de tâches complexes.

Dois-je apprendre d’abord l’IA ou l’apprentissage automatique ?

Par conséquent, pour apprendre l’IA à partir de zéro, vous devez d’abord commencer par l’apprentissage automatique, puis par les concepts généraux de la science des données.

L’apprentissage automatique est-il la même chose que l’intelligence artificielle ?

L’apprentissage profond est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, et l’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle, un paramètre important pour tout programme informatique intelligent. En d’autres termes, tout apprentissage automatique est de l’intelligence artificielle, mais toute intelligence artificielle n’est pas de l’apprentissage automatique, et ainsi de suite.

Qu’est-ce que l’IA et non l’apprentissage automatique ?

L’apprentissage automatique : Des programmes qui se modifient eux-mêmes En d’autres termes, tout l’apprentissage automatique est considéré comme de l’IA, mais toute l’IA n’est pas considérée comme de l’apprentissage automatique. Par exemple, la logique symbolique – les moteurs de règles, les systèmes experts et les graphes de connaissances – pourraient tous être décrits comme de l’IA, et aucun d’entre eux n’est de l’apprentissage automatique.

Cliquez pour évaluer cet article !
[Total: Moyenne : ]

Laisser un commentaire

Votre adresse e-mail ne sera pas publiée. Les champs obligatoires sont indiqués avec *