Différence entre Intelligence Artificielle, Big Data, Machine Learning et Deep Learning

par Tychic Obanda


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Avec l'essor d'Internet et l'essor exponentiel de diverses entreprises sous forme de start-up, les données font désormais partie intégrante de la croissance des entreprises.

Nous remarquons cela avec la nouvelle politique de confidentialité Whatsapp qui a fait rage et permis à Telegram et Signal de gagner une part de marché significative.

Aujourd'hui, les données sont roi !

Ainsi, des termes tels que Data Science, Machine Learning, Deep Learning, Intelligence Artificielle et Big Data sont devenus les mots à la mode du monde technologique du 21e siècle.

Avec le besoin croissant de comprendre, d'examiner et d'utiliser les données, la demande de professionnels capables de travailler avec la mine d'or de données a également augmenté.

IBM a prédit une forte hausse de 28% du nombre de postes vacants disponibles pour divers professionnels des données.

Je vais donc, à travers cet article, vous expliquer les différences entre ces termes.

Qu'est-ce que l'intelligence artificielle ?

Intelligence artificielle

L'intelligence artificielle (IA) est la capacité qui peut être conférée aux ordinateurs, ce qui permet à ces machines d'obtenir des informations, de tirer parti des informations et de décider de choix en fonction des conceptions couvertes par les informations.

En termes simples, l'IA est une branche de l'informatique qui traite de la capacité des machines d'enseignement à apprendre et à imiter les comportements et les modèles humains.

L'IA est un type de réseaux de neurones construits sur divers algorithmes conçus pour préparer les machines de manière à aider les humains dans tous leurs travaux quotidiens en apprenant le comportement humain.

Qu'est-ce que le Big Data?

Big Data

Selon Forbes, nous créons 2,5 quintillions d'octets de données par jour. La quantité de données est si grande qu'elle crée de nombreux problèmes en ce qui concerne le stockage, la collecte, le nettoyage et l'analyse des données.

Le Big Data fait référence à une quantité exponentielle de données structurées, non structurées et semi-structurées. Il est si vaste et complexe qu'aucun outil de gestion de données traditionnel ne parvient à le sécuriser.

Le Big Data est largement caractérisé par les trois V, c'est-à-dire :

  1. le grand volume de données créé et stocké,
  2. la grande variété de données stockées dans les systèmes de données,
  3. la vitesse à laquelle les données sont créées et stockées dans divers systèmes de données.

Le rôle plus important du Big Data est perçu dans l'amélioration des opérations, la fourniture d'un service client modifié, la génération de campagnes marketing personnalisées basées sur les préférences des consommateurs et l'augmentation de la rentabilité.

En termes plus simples, le Big Data révolutionne un marché centré sur le client.

Qu'est-ce que le Machine Learning?

Le Machine Learning ou l'apprentissage automatique est un sous-ensemble ou une implémentation de l'intelligence artificielle.

L'apprentissage automatique fait référence à la pratique consistant à utiliser diverses techniques et algorithmes pour extraire des données, les analyser, en tirer des leçons, puis prévoir les tendances futures pour prendre de meilleures décisions commerciales.

L'apprentissage automatique dispose de divers algorithmes tels que la régression linéaire simple, la régression par arbre de décision.

Qu'est-ce que le Deep Learning?

Deep Learning

Le Deep Learning est une avancée du Machine Learning. Il est basé sur divers réseaux de neurones artificiels. C'est une fonction qui traite les données pour imiter le cerveau humain afin de permettre aux machines de détecter des objets, de reconnaître des discours, de traduire des langues et bien plus encore.

On pense que le Machine Learning est utile lorsque la quantité de données fournie est faible, mais Deep Learning est votre solution unique tout en travaillant sur une énorme quantité de données avec des caractéristiques distinctives.

Il est également important de ne pas dire que le Deep Learning est plus difficile à implémenter que le Machine Learning, car il nécessite plus de temps de formation et un matériel beaucoup plus puissant pour travailler.

Bien que nous soyons loin d'une époque où les machines seraient capables d'imiter le cerveau humain dans toute sa complexité, le Deep Learning est le pont qui nous rapproche de cet avenir.

Pour conclure, tous ces domaines sont de la plus haute importance avec le développement sans cesse croissant de la technologie et la production toujours croissante des données qui dérivent et sont à leur tour dérivées par la technologie.

Dans les temps à venir, avec une production de données toujours croissante, ces domaines connaîtront une croissance encore fulgurante.

C'est donc le meilleur moment pour vous investir dans l'apprentissage de ces compétences extraordinaires.


Tychic ObandaJe suis Tychic Obanda. Avant j'étais un simple visiteur des sites internet et aujourd'hui je suis devenu le créateur des sites internet. Passionné de l'internet et de la programmation, je publie sur ce site des astuces et tutoriels pour vous aider de mieux apprendre la programmation web et de vivre de cette passion.




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