ML vs DL quelle est la différence entre les deux technologies?

Qu’est-ce que le Machine Learning ?

Une ramification de l’intelligence artificielle est l’apprentissage automatique (ML). L’application d’apprentissage automatique (ML) permet à l’ordinateur d’apprendre automatiquement de ses expériences passées et de progresser en fonction des circonstances expressément conçues, c’est-à-dire d’être adaptable. ML est principalement utilisé pour créer des programmes qui peuvent accéder à des ensembles de données et les utiliser à leurs fins. L’ensemble de la procédure est une auto-évaluation car elle fait des observations sur les données pour identifier les modèles potentiels de développement et faire de meilleurs jugements à l’avenir en fonction des informations qui leur sont fournies. La qualité des données est cruciale car l’ordinateur ne peut pas apprendre des réponses précises sans une bonne banque de données.

L’objectif principal de l’apprentissage automatique (ML) est de permettre aux ordinateurs d’apprendre de manière autonome via l’expérience sans aucune forme d’implication humaine. Dans les estimations du marché de l’apprentissage automatique, il existe une évaluation favorable d’une augmentation du TCAC à 38,76% pour la période projetée jusqu’en 2030. Il y a plus de chances d’augmenter la valorisation des parts de marché dans les années à venir, avec une estimation de 106,52 milliards USD. La croissance du marché de l’apprentissage automatique est facilitée par l’utilisation croissante de la technologie et de l’automatisation. La croissance croissante du marché est prévue à mesure que les systèmes basés sur le cloud sont utilisés plus largement en raison de leurs nombreux avantages.

En outre, le besoin de parts de marché augmente en raison des processeurs intégrés à l’IA, des systèmes de mise en réseau et des systèmes de mémoire intégrés. Le principal moteur du développement de la croissance du marché de l’apprentissage automatique est l’utilisation accrue des applications d’IA et de l’apprentissage automatique résultant des percées technologiques. Les algorithmes, les stratégies et les cadres d’apprentissage automatique aident le marché mondial à résoudre trop rapidement des problèmes complexes. De plus, la plupart des entreprises et des secteurs ont l’intention de créer de nouveaux concepts et méthodes pour alléger la charge. En conséquence, le marché de l’apprentissage automatique s’est développé et élargi. Plusieurs points négatifs provoquent une baisse du marché en plus de ces éléments fondamentaux en expansion. Cependant, l’industrie aura l’occasion, au cours des décennies prévues, de surmonter ces obstacles.

Une croissance positive du marché a été réalisée grâce aux systèmes d’apprentissage automatique et à l’acceptation généralisée qu’ils ont reçue à l’échelle mondiale. Selon les prévisions du marché de l’apprentissage automatique, l’adoption de plates-formes basées sur l’IA a augmenté au cours des dernières années et continuera de le faire. Avec une augmentation du taux de croissance annuel composé de 42,08%, les parts de marché devraient atteindre 3,86 milliards USD. Le TCAC, cependant, peut changer à l’avenir en fonction des possibilités et des difficultés. Les systèmes d’apprentissage automatique sont très demandés en raison de l’essor mondial des organisations et des entreprises technologiques.

De nombreuses raisons devraient augmenter la demande du marché. En plus des causes qui propulsent l’expansion du marché, plusieurs variables provoquent également la chute du marché. Le marché devrait se développer davantage tout au long de la période projetée, et il existe des perspectives de croissance importantes à l’avenir. Cette hausse compensera les pertes du marché causées par la pandémie de COVID-19.

Le deep learning : qu’est-ce que c’est ?

Les sous-ensembles d’IA et d’apprentissage automatique incluent également l’apprentissage profond. Un réseau neuronal, également connu sous le nom de réseau neuronal simulé (SNN), est un ensemble connecté de neurones naturels ou artificiels qui utilise un modèle mathématique ou informatique de traitement de l’information basé sur une approche connexionniste du calcul pour imiter le comportement du cerveau humain. Les réseaux neuronaux sont utilisés dans l’apprentissage profond.

Pour trouver des modèles, les algorithmes DL construisent un cadre pour les modèles de traitement de l’information. Il est comparable au fonctionnement du cerveau humain puisqu’il hiérarchise l’information de manière appropriée. DL utilise des ensembles de données plus étendus que le ML et une technique de prédiction non supervisée puisque l’ordinateur s’autogère dans DL.

Le marché de l’apprentissage profond augmentera tout au long de la période de projection à un TCAC d’environ 28,93 %. Le marché de l’apprentissage profond rapportera 165,79 milliards de dollars tout au long de cette période. L’expansion du marché est fortement influencée par la popularité croissante de l’assistance vocale numérique et des start-ups spécialisées dans la réalité augmentée et virtuelle. En outre, il est prévu que les industries de soins de santé en expansion dans le monde entier joueront un rôle important dans l’expansion du marché.

De plus, le développement des chatbots, la technologie d’apprentissage profond et l’augmentation des dépenses de R&D contribuent tous à l’expansion du marché.

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