Différence entre machine learning et intelligence artificielle

Nous connaissons tous le terme «Intelligence artificielle». Puisqu’il a été très utilisé dans des films tels que « The Terminator », « The Matrix » et « Ex Machina ». Mais vous avez peut-être entendu parler du «Machine learning», parfois utilisé indifféremment avec l’intelligence artificielle. De ce fait, la différence entre l’intelligence artificielle et machine learning peut être floue.

Avant même de pouvoir définir l’IA ou machine learning, on doit définir un concept qui est au cœur de l’intelligence artificielle et de machine learning: C’est l’algorithme.
 
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Qu’est-ce qu’un algorithme?

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Un algorithme est un ensemble de règles à suivre lors de la résolution de problèmes. En machine learning, les algorithmes prennent en compte des données et effectuent des calculs pour trouver une réponse. Les calculs peuvent être très simples ou complexes. Les algorithmes doivent fournir la réponse correcte d’une manière plus efficace. À quoi sert un algorithme s’il faut plus de temps qu’un humain pour analyser les données? À quoi sert-il s’il fournit des informations incorrectes?

Les algorithmes doivent être formés pour apprendre à classer et à traiter les informations. L’efficacité et la précision de l’algorithme dépendent de la qualité de l’algorithme. L’utilisation d’un algorithme pour calculer quelque chose ne signifie pas automatiquement que le machine learning ou l’intelligence artificielle était utilisé.

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Qu’est-ce que l’intelligence artificielle?

L’intelligence artificielle est la théorie et le développement de systèmes informatiques qui sont capables d’effectuer des tâches nécessitant normalement une intelligence humaine, telles que la perception visuelle, la reconnaissance de la parole, la prise de décision et la traduction entre les langues.

 

Qu’est-ce que le machine learning?

Machine learning est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise souvent des techniques statistiques pour donner à l’ordinateur la capacité « d’apprendre » (c’est-à-dire d’améliorer progressivement les performances d’une tâche spécifique) avec des données, sans être explicitement programmé. Arthur Samuel a inventé cette phrase peu de temps après l’IA, en 1959, en la définissant comme « la capacité d’apprendre sans être explicitement programmée ».
 
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La différence clé entre l’intelligence artificielle et machine learning :
Intelligence artificielle – IAMachine learning – ML
AI signifie l’intelligence artificielle, où l’intelligence est définie comme une capacité à acquérir et à appliquer des connaissances.ML signifie Machine learning, défini comme l’acquisition de connaissances ou de compétences.
Il fonctionne comme un programme informatique qui fait un travail intelligentC’est un concept simple qui prend des données et en tire des leçons.
L’objectif est de simuler l’intelligence naturelle pour résoudre des problèmes complexesL’objectif est la compréhension des données d’entrée sur certaines tâches pour y optimiser les performances de la machine.
l’Intelligence Artificielle aide à la prise de décisionML permet au système d’apprendre de nouvelles choses à partir de données.
IA conduit à développer un système permettant d’imiter l’homme à réagir et à se comporter dans certaines circonstances.ML implique de créer des algorithmes d’auto-apprentissage.

 

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