Les Avantages du Machine Learning sur du Deep Learning

Le domaine de l’Intelligence Artificielle (IA) est en constante évolution et offre des approches variées pour résoudre des problèmes complexes. Deux méthodes sont largement utilisées. Parmi elles, le Machine Learning (apprentissage automatique) et le Deep Learning (apprentissage profond). Bien que le Deep Learning soit souvent considéré comme une extension puissante du Machine Learning, il existe des cas où les techniques plus traditionnelles du Machine Learning offrent des avantages distincts par rapport au Deep Learning.

Découvrez ainsi les avantages du Machine Learning et comment il peut surpasser le Deep Learning en termes d’efficacité, d’interprétabilité et de ressources nécessaires.

1. Interprétabilité des modèles :

Les modèles de Machine Learning, tels que les arbres de décision (Random Forest) sont plus faciles à interpréter et à expliquer que les réseaux neuronaux profonds du Deep Learning. En effet, cela peut être crucial dans des domaines où la transparence et la compréhension du modèle sont importantes, notamment dans les sciences.

Arbre de décision Random Forest
Moins de puissance de calcul nécessaire pour le Machine Learning

2. Moins de puissance de calcul nécessaire :

Les modèles de Machine Learning sont moins complexes que les réseaux neuronaux profonds du Deep Learning. Cela signifie qu’ils nécessitent nettement moins de puissance de calcul pour l’entraînement et son application. Par conséquent, le Machine Learning est plus accessible dans des environnements où les ressources de calcul sont limitées.

3. Moins de données requises pour le Machine Learning:

Les modèles de Machine Learning peuvent être efficaces avec des ensembles de données bien plus petits que ceux nécessaires pour entraîner des modèles de Deep Learning. De ce fait, ce facteur d’efficacité est particulièrement utile dans des domaines où les données sont limitées, difficiles à obtenir ou chères à produire.

Les avantages du Machine Learning sur du Deep Learning

4. Temps d’entraînement plus courts :

Les modèles de Machine Learning sont moins complexes et nécessitent moins de données. Par conséquent, ils peuvent être entraînés beaucoup plus rapidement que les modèles de Deep Learning. Cet aspect est très intéressant dans des environnements à délais réduits.

5. Stabilité et fiabilité :

Dans des situations où les données d’entraînement sont bruitées ou incomplètes, les modèles de Machine Learning sont souvent  stables et robustes . En revanche, les réseaux neuronaux profonds eux, sont sensibles au surapprentissage lorsque les données d’entraînement sont limitées. Par conséquent, ce phénomène peut affecter la généralisation du modèle.

Stabilité et fiabilité du Machine Learning

En résumé…

Bien que le Deep Learning offre des capacités puissantes pour apprendre des représentations complexes à partir de données brutes, de son côté, le Machine Learning présente des avantages considérables dans le domaine de l’analyse d’images.

Nous pouvons notamment citer les notions d’interprétabilité, de quantité de données d’entraînement, de temps d’entraînement, de puissance de calcul, de stabilité et enfin, de flexibilité.