La principale différence entre l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones est que le L'apprentissage automatique fait référence au développement d'algorithmes capables d'analyser et d'apprendre à partir de données pour prendre des décisions, tandis que les réseaux de neurones sont un groupe d'algorithmes d'apprentissage automatique qui effectuent des calculs similaires aux neurones du cerveau humain.

L'apprentissage automatique est la technique de développement d'algorithmes d'auto-apprentissage capables d'analyser des données, d'en tirer des enseignements, de reconnaître des modèles et de prendre des décisions en conséquence. C'est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle. L'apprentissage automatique utilise divers algorithmes. Le réseau de neurones est l'un d'entre eux. Ces concepts sont largement utilisés dans divers domaines tels que la médecine, la robotique, la fabrication et l'agriculture.

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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent les données, en tirent des enseignements et prennent des décisions. Il utilise des méthodes statistiques et permet à la machine de s'améliorer avec l'expérience.

Figure 1: Apprentissage automatique

Il existe deux principaux types d'apprentissage automatique: l'apprentissage supervisé et l'apprentissage non supervisé. Dans enseignement supervisé, il existe des variables d'entrée (x) et des variables de sortie (y). L'algorithme est entraîné en mappant les entrées aux sorties (y=f(x)). Lorsqu'il fournit une nouvelle entrée, l'algorithme doit prédire la sortie. La régression linéaire, la machine à vecteurs de support et les forêts aléatoires sont quelques exemples d'apprentissage supervisé.

Dans apprentissage non supervisé, il n'y a que des données d'entrée (x). Il n'y a pas de données de sortie. Dans ce type, il n'est pas nécessaire d'entraîner l'algorithme. Au lieu de cela, il découvre lui-même les modèles dans les données d'entrée. L'un des principaux algorithmes d'apprentissage non supervisé est le clustering. Il identifie les instances similaires et les regroupe pour créer des clusters. Habituellement, l'apprentissage non supervisé est plus difficile que l'apprentissage supervisé. En bref, l'apprentissage automatique aide à développer des systèmes capables d'apprendre et d'effectuer des prédictions à l'aide de données.

Que sont les réseaux de neurones

Les réseaux de neurones sont inspirés des neurones biologiques. Dans le cerveau humain, il y a des millions de neurones et l'information passe d'un neurone à l'autre. Les réseaux de neurones utilisent ce concept pour effectuer des tâches de calcul plus rapidement.

Figure 2: Réseau de neurones

Il existe deux types de réseaux de neurones appelés feedforward et feedback. Dans réseaux d'anticipation, l'information passe uniquement de l'entrée à la sortie et elle ne contient pas de boucle de retour. Dans réseaux de rétroaction, les informations peuvent passer dans les deux sens et elles contiennent un chemin de retour.

Les réseaux feedforward sont en outre classés en réseau monocouche et en réseau multicouche. Dans un réseau monocouche, la couche d'entrée se connecte à la couche de sortie. D'autre part, le réseau multicouche a plusieurs couches appelées couches cachées entre la couche d'entrée et la couche de sortie.

Un réseau de neurones contient des nœuds. Ces nœuds sont similaires aux neurones du cerveau. De plus, les connexions dans le réseau ont des poids spécifiques. Lorsque les entrées des nœuds sont x1, x2, x3… et que les poids correspondants sont w1, w2, w3,… l'entrée nette (y) est similaire à ce qui suit.

y=x1. w1 + x2. w2+x3.w3+….

Après avoir appliqué la fonction d'activation telle que linéaire ou sigmoïde à l'entrée nette, il fournit la sortie comme ci-dessous.

Y= F(y)

Ensuite, la sortie est évaluée. Les poids s'ajustent si la sortie évaluée est différente de la sortie souhaitée. Ce processus est répété jusqu'à ce que les sorties souhaitées soient obtenues. C'est la fonctionnalité de base d'un réseau de neurones.

Différence entre l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones

Définition

L'apprentissage par usinage fait référence à des algorithmes qui utilisent des techniques statistiques permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données et d'améliorer progressivement les performances sur une tâche spécifique. Un réseau de neurones est un système inspiré des neurones biologiques du cerveau humain qui peuvent effectuer des tâches informatiques plus rapidement.

Algorithmes

La régression, la classification, le clustering, la machine à vecteurs de support, les forêts aléatoires sont peu d'algorithmes en apprentissage automatique. Les réseaux de neurones sont également un algorithme qui relève de l'apprentissage automatique.

Conclusion

La différence entre l'apprentissage automatique et les réseaux de neurones est que l'apprentissage automatique fait référence au développement d'algorithmes capables d'analyser et d'apprendre à partir de données pour prendre des décisions, tandis que les réseaux de neurones sont un groupe d'algorithmes d'apprentissage automatique qui effectuent des calculs similaires aux neutrons dans le cerveau humain.

Référence:

1. Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? | Bases de l'apprentissage automatique | Tutoriel d'apprentissage automatique | Edureka!, 16 mars 2018, disponible ici.

Image de courtoisie:

1. "3161590" (CC0) via Pixabay2. «Réseau de neurones artificiels» Par en:Utilisateur:Cburnett - Travail personnelCette image vectorielle a été créée avec Inkscape (CC BY-SA 3.0) via Commons Wikimedia