L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique font partie de l’informatique qui sont corrélées les unes aux autres. Ces deux technologies sont les technologies les plus tendances utilisées pour créer des systèmes intelligents.
Bien qu’il s’agisse de deux technologies liées et que parfois les gens les utilisent comme synonymes l’une de l’autre, les deux sont néanmoins deux termes différents dans divers cas.
De manière générale, nous pouvons différencier l’IA et le ML comme suit :
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L'IA est un concept plus vaste visant à créer des machines intelligentes capables de simuler la capacité de réflexion et le comportement humains, tandis que l'apprentissage automatique est une application ou un sous-ensemble de l'IA qui permet aux machines d'apprendre à partir de données sans être programmées explicitement.
Vous trouverez ci-dessous quelques principales différences entre l'IA et l'apprentissage automatique, ainsi qu'un aperçu de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique.
Intelligence artificielle
L'intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui crée un système informatique capable d'imiter l'intelligence humaine. Il est composé de deux mots ' Artificiel ' et ' intelligence », ce qui signifie « un pouvoir de réflexion créé par l'homme ». Nous pouvons donc le définir comme suit :
L'intelligence artificielle est une technologie grâce à laquelle nous pouvons créer des systèmes intelligents capables de simuler l'intelligence humaine.
Le système d’intelligence artificielle ne nécessite pas d’être préprogrammé, mais utilise des algorithmes qui peuvent fonctionner avec leur propre intelligence. Cela implique des algorithmes d’apprentissage automatique tels que l’algorithme d’apprentissage par renforcement et les réseaux neuronaux d’apprentissage profond. L'IA est utilisée dans plusieurs endroits tels que Siri, AlphaGo de Google, l'IA dans les jeux d'échecs, etc.
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En fonction de ses capacités, l’IA peut être classée en trois types :
Actuellement, nous travaillons avec une IA faible et une IA générale. L’avenir de l’IA est une IA forte pour laquelle on dit qu’elle sera plus intelligente que les humains.
Apprentissage automatique
L'apprentissage automatique consiste à extraire des connaissances à partir des données. Il peut être défini comme,
L'apprentissage automatique est un sous-domaine de l'intelligence artificielle, qui permet aux machines d'apprendre à partir de données ou d'expériences passées sans être explicitement programmées.
L'apprentissage automatique permet à un système informatique de faire des prédictions ou de prendre des décisions en utilisant des données historiques sans être explicitement programmé. L'apprentissage automatique utilise une quantité massive de données structurées et semi-structurées afin qu'un modèle d'apprentissage automatique puisse générer des résultats précis ou donner des prédictions basées sur ces données.
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L'apprentissage automatique fonctionne sur des algorithmes qui apprennent par eux-mêmes à l'aide de données historiques. Cela ne fonctionne que pour des domaines spécifiques, par exemple si nous créons un modèle d'apprentissage automatique pour détecter des images de chiens, cela ne donnera des résultats que pour les images de chiens, mais si nous fournissons de nouvelles données comme l'image d'un chat, elles ne répondront plus. L'apprentissage automatique est utilisé à divers endroits, notamment pour le système de recommandation en ligne, pour les algorithmes de recherche Google, le filtre anti-spam des e-mails, la suggestion de marquage automatique d'amis sur Facebook, etc.
Il peut être divisé en trois types :
Principales différences entre l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML) :
| Intelligence artificielle | Apprentissage automatique |
|---|---|
| L'intelligence artificielle est une technologie qui permet à une machine de simuler le comportement humain. | L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'IA qui permet à une machine d'apprendre automatiquement à partir de données passées sans programmation explicite. |
| L’objectif de l’IA est de créer un système informatique intelligent, comme les humains, pour résoudre des problèmes complexes. | L’objectif du ML est de permettre aux machines d’apprendre à partir des données afin de pouvoir fournir des résultats précis. |
| En IA, nous créons des systèmes intelligents pour effectuer n’importe quelle tâche comme un humain. | En ML, nous apprenons aux machines contenant des données à effectuer une tâche particulière et à donner un résultat précis. |
| L’apprentissage automatique et l’apprentissage profond sont les deux principaux sous-ensembles de l’IA. | L’apprentissage profond est un sous-ensemble principal de l’apprentissage automatique. |
| L’IA a un champ d’application très large. | L’apprentissage automatique a une portée limitée. |
| L’IA travaille à créer un système intelligent capable d’effectuer diverses tâches complexes. | L'apprentissage automatique vise à créer des machines capables d'effectuer uniquement les tâches spécifiques pour lesquelles elles sont formées. |
| Le système d’IA se soucie de maximiser les chances de succès. | L'apprentissage automatique concerne principalement la précision et les modèles. |
| Les principales applications de l'IA sont Siri, support client utilisant des catboats , Système expert, jeu en ligne, robot humanoïde intelligent, etc. | Les principales applications de l'apprentissage automatique sont Système de recommandation en ligne , Algorithmes de recherche Google , Suggestions de marquage automatique d'amis sur Facebook , etc. |
| Sur la base de ses capacités, l'IA peut être divisée en trois types, à savoir : IA faible , IA générale , et IA forte . | L’apprentissage automatique peut également être divisé en trois types principaux : Enseignement supervisé , Apprentissage non supervisé , et Apprentissage par renforcement . |
| Cela comprend l’apprentissage, le raisonnement et l’autocorrection. | Il comprend l'apprentissage et l'autocorrection lorsqu'il est introduit avec de nouvelles données. |
| L'IA traite entièrement les données structurées, semi-structurées et non structurées. | L'apprentissage automatique traite des données structurées et semi-structurées. |