Met de omwentelingen veroorzaakt door ChatGPT en zijn soortgenoten, brengt AI het bedrijf in verwarring. De mogelijkheid om terug te gaan naar de basis: wat zijn de verschillen tussen AI, machine learning en deep learning? Denk jij dat je alles weet? Het is tijd om uw kennis te confronteren met de realiteit!
Lees net een artikel over de bekwaamheid van ChatGPT of MidJourney om de termen kunstmatige intelligentie, deep learning, machine learning tegen te komen. Hun definitie en betekenis zijn soms gemengd en vaak verkeerd begrepen. Ze duiden echter zeer verschillende concepten aan.
AI, machine learning, deep learning, waar hebben we het over?
Kunstmatige intelligentie
Kunstmatige intelligentie (AI) is het vermogen van een systeem om menselijke intelligentie te simuleren. De Amerikaanse pionier van AI, Marvin Minsky, had een preciezere definitie: AI is “een wetenschap waarvan het doel is om een machine taken te laten uitvoeren die mensen uitvoeren met behulp van hun intelligentie. »
Het gaat dus om zeer uiteenlopende systemen: expertsystemen, chatbots, automatisch leren (machine learning), natuurlijke taalverwerking (NLP), computervisie, autonome agenten, neurale netwerken, genetische algoritmen (optimalisatiemethode geïnspireerd door het proces van natuurlijke selectie), enz. .
Machinaal leren
Le machine learning (ML), of automatisch leren, is een tak van kunstmatige intelligentie waarmee computers kunnen leren zonder dat ze expliciet geprogrammeerd hoeven te worden. Deze definitie is die welke in 1959 werd gegeven door een van de pioniers ervan, Arthur Samuel.
Machine learning werkt vanuit voorbeelden. Het maakt gebruik van algoritmen om gegevens statistisch te analyseren en patronen te identificeren. Deze modellen worden vervolgens gebruikt om uitkomsten te voorspellen, een beter inzicht te krijgen in de processen die deze gegevens genereren of om beslissingen te nemen.
Het gebruik ervan :
- Classificatie: classificeer bestanden op basis van hun inhoud, detecteer afwijkingen op een productielijn, detecteer spam, enz.
- Regressie: het voorspellen van een numerieke waarde, handig om de evolutie van het weer of de koers van een aandeel te kennen
- Groeperen: klanten groeperen op persoonlijkheid en koopgedrag
- Zoekmachines, aanbevelingsmachines…
- Conversatieagenten (chatbots)…
Diep leren
Le diep leren (DL), of diep leren, is een subset van machinaal leren. Het maakt gebruik van kunstmatige neurale netwerken (AAN), algoritmen die zijn geïnspireerd op de werking van het menselijk brein en die de manier nabootsen waarop neuronen signalen naar elkaar sturen. Deze neuronen zijn georganiseerd in onderling verbonden lagen met een bepaald niveau van diepte (deep learning). Elk diepteniveau helpt bij het optimaliseren en verfijnen van de nauwkeurigheid van de resultaten.
Deep learning-algoritmen zijn zeer geschikt voor het oplossen van complexe problemen. Ze vereisen een grote hoeveelheid gegevens en dus een zeer hoge rekenkracht om deze te verwerken.
Het gebruik ervan : beeldherkenning (gezondheid, industrie, enz.), automatische vertaling (Google Translate, DeepL, enz.), stemherkenning (Siri, Alexa, enz.), financiële diensten (fraudedetectie, voorspellende analyses, risicobeoordeling), autonoom rijden auto's, robotica (robots leren complexe taken uit te voeren), enz.
Laten we het allemaal samenvatten met een schets.
De verschillen tussen machine learning en deep learning
Soorten leren: begeleid, zonder toezicht, versterkt
Machine learning en deep learning-algoritmen moeten leren van voorbeeldgegevens om hun parameters aan te passen, genaamd datasets voor trainingen (treindatasets). Zonder training is kunstmatige intelligentie niets. De kwaliteit van het leren bepaalt de kwaliteit van de resultaten. Er zijn verschillende soorten leren: onder toezicht, semi-onder toezicht, zonder toezicht of versterkend.
Leren onder toezicht
Leren onder toezicht Hierbij helpen een of meer mensen de computer door trainingsgegevens aan te bieden met het juiste antwoord op een vraag.
Is deze e-mail bijvoorbeeld spam of niet? Dankzij statistische analyse begrijpt het algoritme vervolgens welke kenmerken het mogelijk maken deze e-mails te classificeren. Wanneer het nieuwe e-mails ontvangt, kan het deze dus identificeren en een waarschijnlijkheidsscore toekennen, ongeacht of het spam is of niet. De mens zal worden gebruikt om zijn fouten tijdens het leerproces te corrigeren, zodat deze in de loop van de tijd verbeteren.
Ongecontroleerd leren
Ongecontroleerd leren is van toepassing wanneer de antwoorden die we proberen te verkrijgen niet beschikbaar zijn in de dataset: de gegevens zijn niet gelabeld. Het algoritme werkt zonder menselijke tussenkomst. Het leert zichzelf informatie te ontdekken uit een reeks gegevens. De resultaten zijn mogelijk minder nauwkeurig dan leren onder toezicht.
Onbegeleid leren wordt gebruikt om:
- gegevensclusterbewerkingen op basis van hun overeenkomsten of verschillen. Bijvoorbeeld het groeperen van bankklanten op basis van hun profiel.
- associatiebewerkingen om relaties tussen variabelen in een dataset te identificeren.
Andere vormen van leren
Semi-begeleid leren omvat het leren van labels uit een gedeeltelijk gelabelde dataset. Het voordeel is dat hierdoor wordt vermeden dat de gehele trainingsdataset moet worden gelabeld. Bij het verwerken van een beeldbank is dit vaak het geval.
Versterkend leren bestaat erin de computer dankzij een belonings- en strafsysteem te laten leren van zijn ervaringen of de ondernomen actie een goede of een slechte keuze was. Het doel van het algoritme zal dan zijn om een strategie te definiëren om de beloning ervan te maximaliseren. De belangrijkste toepassingen van dit soort leren zijn spellen (schaken, go, enz.) en robotica.
Soorten gegevens: gestructureerd en ongestructureerd
Een ander groot verschil tussen machine learning en deep learning: het type data-invoer in de dataset.
Le machinaal leren handelt met gestructureerde gegevens, gegevens georganiseerd volgens een vooraf gedefinieerd model, gemakkelijk indexeerbaar zoals een tabel of een database, en ook ongestructureerde gegevens, gegevens die geen bepaald patroon volgen. Ongestructureerde gegevens kunnen tekst, afbeeldingen, video's, audio, enz. zijn.
Le diep leren gebruikt om te verwerken en te analyseren ongestructureerde gegevens.
Laten we het samenvatten met een tabel
Eindelijk
AI, machine learning en deep learning zijn drie verschillende elementen. AI is de discipline en bij uitbreiding en metonymie de producten of diensten gebaseerd op AI: Siri, ChatGPT, de AI van zelfrijdende auto’s,Radiologie AI die steeds meer kankers detecteert...
Machine learning en deep learning zijn twee machine learning-technieken die door AI worden gebruikt. Hun toepassingen zijn echter verschillend. Machine learning-algoritmen zullen kwantitatieve en gestructureerde gegevens verwerken, terwijl deep learning-algoritmen zich zullen concentreren op het verwerken van ongestructureerde gegevens, zoals geluid, tekst of afbeeldingen.
En wat zijn generatieve AI’s zoals ChatGPT, Bard, DALL-E of MidJourney? Ze produceren tekst, afbeeldingen of code, of zijn zelfs multimodaal, en zijn gebaseerd op LLM's (grote taalmodellen). Ze gebruiken daarom deep learning en neurale netwerken om miljarden ongelabelde teksten te verwerken.
Als u ook uw eigen AI-modellen wilt creëren, met AI wilt leren werken of gewoon meer wilt weten over deze revolutie, dan bieden wij u ongeveer zestig seminars en trainingen om je mee te nemen in deze spannende wereld!
