 En quoi le Deep Learning est-il différent du Machine Learning ?
L'apprentissage en profondeur et l'apprentissage automatique sont tous deux des technologies basées sur l'IA, mais ils diffèrent dans la façon dont ils traitent les données. L'apprentissage automatique repose sur des données numériques telles que des données structurées ou même des données non structurées, tandis que l'apprentissage en profondeur tire parti des réseaux de neurones en couches pour traiter les données. Les algorithmes d'apprentissage automatique prennent des ensembles de données, reconnaissent des modèles, puis génèrent des prédictions. L'apprentissage en profondeur, quant à lui, repose sur de grands ensembles de données et d'algorithmes liés aux réseaux de neurones qui, à leur tour, tirent des conclusions des données via les relations et les similitudes entre elles. L'apprentissage en profondeur est plus profond et plus puissant que les algorithmes d'apprentissage automatique typiques, car il peut détecter même les nuances les plus subtiles et les modèles cachés des données. De plus, l'apprentissage en profondeur peut être utilisé pour des tâches plus complexes, telles que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et la robotique autonome.