Machine Learning vs Deep Learning vs IA Générative - Quelles sont les différences ?

Article original : Machine Learning vs Deep Learning vs Generative AI - What are the Differences?

Lorsque j'ai commencé à utiliser les LLM pour mon travail et mon usage personnel, j'ai découvert certains termes techniques, tels que le "machine learning" et le "deep learning", qui sont les principales technologies derrière ces LLM. J'ai toujours été intéressé par la compréhension des différences entre ces technologies. La plupart des entreprises du secteur développent désormais leurs propres outils d'IA, ce qui rend le MLOps nécessaire pour les gérer et les utiliser.

Avant de commencer à apprendre le MLOps, j'ai essayé de comprendre les technologies derrière les LLM et leur fonctionnement. Dans cet article, je partagerai ma compréhension du machine learning, du deep learning et de l'IA générative, ainsi que leurs applications potentielles.

Table des matières

• Intelligence Artificielle (IA)

• Machine Learning (ML) : Les bases

• Deep Learning : Ajouter de la complexité

• IA Générative : Créer du nouveau

• Résumé des différences entre le Machine Learning, le Deep Learning et l'IA Générative

• Conclusion

Intelligence Artificielle (IA)

L'Intelligence Artificielle (IA) est une forme de technologie qui permet aux machines de résoudre des problèmes d'une manière identique à celle des humains. Elle aide les entreprises à prendre de meilleures décisions à grande échelle en les aidant à reconnaître des images, à créer du contenu et à faire des prédictions basées sur des données. L'intelligence artificielle inclut le machine learning, le deep learning et l'IA générative.

Machine Learning (ML) : Les bases

Lorsque nous donnons de nombreux exemples aux ordinateurs, ils apprennent à prendre leurs propres décisions ou à faire des suppositions. C'est comme apprendre à un enfant à faire la différence entre les animaux. Vous lui montrez beaucoup de photos de chats et de chiens et vous dites des choses comme "C'est un chat" et "C'est un chien". À la fin, il apprend à distinguer les chats des chiens par lui-même. Le machine learning est similaire : vous donnez à un ordinateur beaucoup de données avec des exemples, et il apprend à faire des prédictions sur de nouvelles données.

Comment fonctionne le Machine Learning ?

Le Machine Learning (ML) est le processus consistant à apprendre aux ordinateurs à trouver des modèles dans les données et à prendre des décisions ou des prédictions sans recevoir d'instructions précises sur ce qu'il faut faire. Il y a généralement six étapes principales dans ce processus :

Collecte de données : Obtenez de nombreux exemples, comme des milliers d'e-mails, de photos ou de registres de ventes. Plus vous avez de données d'entraînement, plus vos prédictions seront précises.

Préparation des données : À ce stade, vous nettoyez les données en éliminant les erreurs et en ajoutant les étiquettes manquantes.

Sélection de l'algorithme (Modèles) : C'est comme choisir les bons outils pour le travail. Les modèles peuvent trouver des modèles dans les données ou faire des prédictions. Vous pouvez trouver des modèles de machine learning pour vos données ici.

Phase d'entraînement : Après avoir choisi le bon modèle pour vos données nettoyées, vous l'instruisez. C'est comme se préparer pour un examen.

Évaluation : Utilisez les données de test pour évaluer les performances du modèle et voir s'il peut faire des prédictions précises sur des données invisibles.

Déploiement : Mettez le modèle entraîné au travail dans le monde réel.

Phase d'entraînement : Apprenez à l'ordinateur avec 10 000 ventes de maisons avec des détails comme la taille (2 000 pieds carrés), le nombre de chambres (3) et l'emplacement (centre-ville). Coût : 300 000 $.

Apprentissage : L'algorithme trouve des modèles, comme le fait que les plus grandes maisons coûtent plus cher et que les endroits en centre-ville coûtent plus cher. Plus de chambres augmentent la valeur d'une maison.

Prédiction : Imaginez une nouvelle maison de 1 800 pieds carrés, deux chambres, située en banlieue. Il devine un chiffre basé sur ce qu'il a appris.

Types de Machine Learning

1. Apprentissage supervisé (Supervised Learning) : Donnez aux algorithmes des données d'entraînement étiquetées et définies pour rechercher des modèles. Les données d'échantillon indiquent à l'algorithme quoi faire et à quoi s'attendre en sortie. Par exemple, des millions de rapports de rayons X indiquant si quelqu'un est en bonne santé ou malade devraient être étiquetés. Ensuite, les programmes de machine learning pourraient utiliser ces données d'entraînement pour deviner si une nouvelle radiographie montre des signes de maladie.

2. Apprentissage non supervisé (Unsupervised Learning) : Les algorithmes qui utilisent l'apprentissage non supervisé apprennent à partir de données qui n'ont pas d'étiquettes. L'algorithme doit trouver des modèles dans des données non étiquetées sans aide extérieure. Par exemple, trouver des groupes de personnes sur Facebook ou Twitter qui ont des intérêts similaires.

3. Apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning) : Cette technique est un type de machine learning dans lequel un agent apprend à faire des choix en interagissant avec le monde qui l'entoure. L'agent reçoit des points pour avoir bien fait les choses et en perd pour avoir fait des erreurs. Son objectif est d'obtenir le plus de points possible. Par exemple, les voitures apprennent à conduire prudemment en faisant des erreurs dans des simulations. Elles reçoivent des récompenses pour rester dans leur voie, respecter les règles de circulation et ne pas heurter d'autres voitures.

Machine Learning — Exemples concrets

Détection de spam par e-mail

Vous pouvez montrer à l'ordinateur des milliers d'e-mails marqués comme "spam" ou "non spam". Il apprend des modèles, comme le fait que les e-mails contenant "ARGENT GRATUIT" sont généralement des spams. Il peut désormais trier automatiquement votre boîte de réception.

Reconnaissance de photos

Donnez à l'ordinateur des millions d'images avec des étiquettes indiquant ce qu'elles contiennent. Il apprend que les pommes sont susceptibles d'être rondes et d'avoir des tiges. Votre téléphone peut maintenant dire quels objets se trouvent dans vos photos.

Recommandations de films

Netflix suit les films que vous avez vus et notés. Il trouve des personnes qui aiment les mêmes choses que vous et suggère des films que d'autres personnes apprécient.

Deep Learning : Ajouter de la complexité

Le deep learning est un type d'intelligence artificielle. Il aide les ordinateurs à comprendre les données comme le font les humains. Le deep learning peut identifier des images complexes, du texte, du son et d'autres modèles de données pour faire des prédictions précises. Il utilise des réseaux de neurones artificiels qui fonctionnent comme le cerveau humain. Les réseaux de neurones sont des nœuds connectés qui traitent l'information.

Comment fonctionne le Deep Learning ?

Les réseaux de neurones artificiels sont utilisés dans le deep learning pour apprendre à partir des données. Ces réseaux sont constitués de couches interconnectées de nœuds. Chaque nœud apprend une chose différente sur les données.

Par exemple, lorsque vous montrez à un ordinateur une photo de chat, l'image passe par de nombreuses étapes. La première couche recherche des formes et des bords. La deuxième couche assemble ces formes pour créer des oreilles, des yeux et des moustaches. Les dernières couches disent des choses comme "Cette image ressemble à un chat". Le deep learning peut faire beaucoup d'erreurs lors de l'apprentissage, mais il s'améliore de plus en plus après chaque retour d'information.

Deep Learning — Exemples concrets

• Tesla Autopilot : Traite huit caméras simultanément pour naviguer sur les routes, reconnaître les panneaux de signalisation et éviter les obstacles.

• DeepMind de Google : Détecte plus de cinquante maladies oculaires à partir de scanners rétiniens avec une précision de 94 %.

• ChatGPT : Aide à la rédaction, au codage et à la résolution de problèmes.

IA Générative : Créer du nouveau

L'IA générative est un sous-ensemble du deep learning qui crée de nouvelles choses, comme des histoires, des images, de la musique ou du code, au lieu de simplement regarder ou trier des choses qui existent déjà. Les systèmes d'IA générative apprennent des modèles à partir d'une grande quantité de données d'entraînement, puis utilisent ces modèles pour créer du nouveau contenu.

Exemples concrets

• Les chatbots aident les institutions à fournir un meilleur service client en faisant des suggestions de produits et en répondant aux questions.

• Génération automatique de documents techniques à partir du code source.

• Génération automatique de quiz, de problèmes d'entraînement et d'explications.

Résumé des différences entre le Machine Learning, le Deep Learning et l'IA Générative

Conclusion

Pour résumer, quiconque souhaite en savoir plus sur l'intelligence artificielle doit connaître les différences entre le machine learning, le deep learning et l'IA générative.

Le machine learning est la base car il permet aux ordinateurs d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions. Le deep learning va plus loin en utilisant des réseaux de neurones pour traiter des modèles de données complexes d'une manière similaire à la compréhension humaine.

L'IA générative franchit une étape supplémentaire en créant de nouvelles choses, ce qui montre à quel point l'IA peut être créative. À mesure que ces technologies s'améliorent, elles ouvrent de nombreuses nouvelles opportunités dans de nombreux domaines, tels que l'amélioration du service client, la précision des diagnostics médicaux et la création de nouveaux contenus. Pour maximiser les avantages de l'IA dans votre vie, restez au courant des nouveaux développements.