L’intelligence artificielle (IA) est la branche de l’informatique qui vise à créer des machines capables d’effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine, comme reconnaître la parole, comprendre le langage naturel, prendre des décisions et jouer à des jeux.
L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’intelligence artificielle qui consiste à entraîner des modèles informatiques à faire des prédictions ou à prendre des mesures sans être explicitement programmé. Les modèles sont formés à l’aide d’un ensemble de paires d’entrées-sorties, ce qui leur permet d’apprendre à faire correspondre les entrées aux sorties.
Le Deep Learning (DL) est un type de ML qui implique la formation de réseaux neuronaux, composés de couches de nœuds interconnectés, ou « neurones ». Ces réseaux sont capables d’apprendre des représentations hiérarchiques des données d’entrée, ce qui les rend bien adaptés à des tâches telles que la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement du langage naturel et l’analyse vidéo.
L’une des principales différences entre les algorithmes traditionnels d’apprentissage automatique et les algorithmes d’apprentissage profond est la profondeur des modèles. Les algorithmes traditionnels d’apprentissage automatique sont généralement peu profonds, avec une ou deux couches de neurones, tandis que les algorithmes d’apprentissage profond sont constitués de plusieurs couches. Cela permet aux algorithmes d’apprentissage profond d’apprendre des représentations plus complexes des données, ce qui améliore leurs performances dans un large éventail de tâches.
Les modèles d’apprentissage profond sont formés en utilisant de grandes quantités de données et de puissantes ressources informatiques. L’une des méthodes les plus répandues pour former des modèles d’apprentissage profond est la descente de gradient stochastique, qui consiste à mettre à jour les paramètres du modèle afin de minimiser l’erreur sur les données d’apprentissage.
En résumé, l’IA est un vaste domaine de l’informatique qui vise à créer des machines dotées d’une intelligence semblable à celle de l’homme. L’apprentissage automatique est un sous-ensemble de l’IA qui implique la formation de modèles informatiques pour faire des prédictions ou prendre des mesures, et l’apprentissage profond est un type d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux profonds pour l’apprentissage et la représentation des caractéristiques.
