Machine Learning vs Deep Learning et ses utilisations dans la vie quotidienne
Définition de l'apprentissage automatique
Un machine learning est une méthode d'analyse de données qui automatise la construction d'un mode analytique. C'est un domaine de l'intelligence artificielle basé sur l'idée que la machine devrait être capable d'apprendre des expériences. Dans le passé, l'apprentissage automatique nous a donné des voitures autonomes, une reconnaissance vocale pratique, une recherche Web efficace... L'apprentissage automatique est si omniprésent aujourd'hui que tout le monde l'utilise des dizaines de fois par jour sans le savoir.
Utilisations de l'apprentissage automatique dans la vie quotidienne
Soins de santé : L'apprentissage automatique est une méthode à croissance rapide dans l'industrie de la santé, selon laquelle nous utilisons des données pour évaluer la santé d'un patient en temps réel à l'aide de capteurs et d'appareils portables. De plus, cette technologie peut aider un expert médical à analyser les données pour identifier les signaux susceptibles d'améliorer les diagnostics.
Gouvernement : Tels que la sécurité publique a besoin d'apprentissage automatique car ils disposent de plusieurs sources de données qui peuvent être exploitées pour obtenir des informations. Analysez les données des capteurs, identifiez le moyen d'augmenter l'efficacité et d'économiser de l'argent. En outre, cela peut aider à détecter la fraude et à minimiser le vol d'identité.
Services financiers : L'industrie financière comme la banque et d'autres entreprises utilisent cette technologie pour de nombreuses raisons; pour identifier les informations importantes dans les données et prévenir la fraude. Les informations peuvent identifier les opportunités d'investissement ou aider les investisseurs à savoir quand négocier. L'exploration de données peut également identifier les clients présentant des profils à haut risque ou utiliser la cybersurveillance pour identifier les signes avant-coureurs de fraude.
Transport : L'analyse des données pour identifier les modèles et les tendances est essentielle pour l'industrie du transport, qui s'appuie sur l'amélioration de l'efficacité des itinéraires et la prévision des problèmes potentiels pour augmenter la rentabilité. L'analyse des données et les aspects de modélisation de l'apprentissage automatique sont des outils importants pour les entreprises de livraison, les transports en commun et d'autres organisations de transport.
Différence entre l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur
Apprentissage en profondeur :
Apprentissage automatique :
La différence avec l'apprentissage automatique est que, tout comme les modèles statistiques, l'objectif est de comprendre la structure des données, c'est-à-dire d'adapter les distributions théoriques aux données bien comprises. Ainsi, avec les modèles statistiques, il y a une théorie derrière le modèle qui est mathématiquement prouvée, mais cela nécessite que les données répondent également à certaines hypothèses fortes. L'apprentissage automatique s'est développé sur la base de la capacité d'utiliser des ordinateurs pour sonder les données pour la structure, même si nous n'avons pas de théorie sur ce à quoi ressemble cette structure.
Capacité d'apprentissage automatique
Le test d'un modèle d'apprentissage automatique est une erreur de validation sur de nouvelles données, et non un test théorique qui prouve une hypothèse nulle. Étant donné que l'apprentissage automatique utilise souvent une approche itérative pour apprendre à partir des données, l'apprentissage peut être facilement automatisé. Des passages sont exécutés sur les données jusqu'à ce qu'un modèle robuste soit trouvé. À l'heure actuelle, "l'apprentissage automatique" est le sujet le plus intéressant et le plus brûlant pour les chercheurs du monde entier. L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique domineront le monde avec l'aide de Robot dans un futur proche.
Cet article a été écrit par M.Youssef AIT ALI, il fait partie de notre équipe veuillez Cliquez ici si vous souhaitez lire sa biographie.
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