Deep learning appartient à la famille de machine learning et se base sur les réseaux de neurones
– Aucun des deux ne peut remplacer des lignes et des lignes de code au il faudra toujours produire du code pour écrire les algorithmes d’apprentissage par la machine.
– Le deep learning est bien une composante du machine learning. Est-ce génant d’employer le deuxième terme plutôt que le premier ?
C’est gênant d’utiliser machine learning car le lecteur se demandera ce qui est nouveau étant donné que ce domaine existe depuis 40 ans.
Le deep learning est une sous branche du machine learning.
Les avancés que vous décrivez viennent du développement récent du deep learning, rendu possible grâce à une grande puissance de calculs (GPU) qui n’était pas disponible avant et une quantité énorme de données (Big data si on veut utiliser le buzz word).
Le deep learning est une remise au goût du jour de la relativement ancienne technique des réseaux de neurones. Le machine learning est la discipline s’ intéressant aux algorithmes permettant d’extrapoler la réponse d’un système à un ensemble de paramètres d’entrée. Pas seulement les algorithmes mais même la possibilité de ces algorithmes, des bornes supérieures de précision qu’on ne peut pas atteindre, la façon d’émuler des représentations optimales, etc… réduire le machine learning au deep learning c’est un peu confondre l’écologie et le tri sélectif : c’est très bien mais on passe à côté d’une bonne partie du sujet, si ce n’est de l’essentiel.
Ce n’est pas réduire le machine learning au deep learning. Quand on discute avec les responsables de Google ou Facebook, ils parlent de machine learning. Je reprends juste leur termes
Originally posted 2021-12-10 22:33:34.