Les mots « deep learning » et « machine learning » sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais il existe une différence entre eux. Alors que la machine learning s’appuie sur des algorithmes pour traiter les données, le deep learning utilise des couches de réseaux neuronaux qui peuvent « apprendre » à partir des données. Cette technologie est en train de révolutionner de nombreuses industries, en particulier celles qui reposent fortement sur l’analyse des données ou les processus automatisés. Un exemple en est SICK, une entreprise qui utilise l’apprentissage profond pour divers projets. Examinons de plus près les différences entre l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique, ainsi que certains projets innovants mis en œuvre via cette technologie.
Quelle est la différence entre deep learning et machine learning ?
Si l’apprentissage automatique (machine) et l’apprentissage profond (deep) sont tous deux des formes d’intelligence artificielle (IA), ils diffèrent dans leur façon de traiter les données. Les algorithmes d’apprentissage automatique peuvent détecter des modèles dans les données et les utiliser pour faire des prédictions, tandis que l’apprentissage profond utilise des couches de réseaux neuronaux pour apprendre des données qu’il traite. Cela signifie que le deep learning peut identifier des modèles plus rapidement que la machine learning, car il n’a pas besoin d’être programmé avec des instructions spécifiques. Par conséquent, l’apprentissage profond peut être utilisé pour automatiser des tâches telles que la reconnaissance d’images ou le traitement du langage naturel avec une plus grande précision que son prédécesseur.
Projets mettant en œuvre l’apprentissage profond par SICK
SICK a mis en œuvre de nombreux projets utilisant la technologie d’apprentissage profond afin d’améliorer leurs opérations et de renforcer l’expérience client. Par exemple, SICK a développé un système alimenté par l’IA pour l’automatisation des usines qui utilise la vision par ordinateur avec un module de caméra intégré afin de détecter des objets tels que des palettes ou des composants sur les chaînes de montage avec une grande précision. De plus, SICK travaille sur les systèmes pilotés par l’IA à des fins d’assurance qualité en automatisant les inspections des produits finis avant qu’ils ne quittent l’usine. Enfin, cette entreprise est spécialisée dans la fabrication de capteurs intelligents pour la navigation et l’évitement des obstacles lors des tâches de transport dans les entrepôts ou les usines.
Avantages et inconvénients du deep learning
Le deep learning offre de nombreux avantages par rapport aux méthodes traditionnelles d’analyse des données ou aux tâches d’automatisation en raison de sa capacité à identifier des modèles plus rapidement que les autres méthodes sans nécessiter d’instructions de programmation spécifiques comme le font les autres formes d’IA. Cependant, l’utilisation de cette technologie présente également certains inconvénients, notamment son coût, car elle nécessite un matériel informatique et des logiciels puissants pour fonctionner correctement et efficacement. Par ailleurs, la mise en œuvre correcte de ces systèmes peut s’avérer difficile en raison de leur complexité qui peut nécessiter des connaissances d’expert ou une formation spécialisée pour qu’ils fonctionnent correctement et offrent un avantage maximal aux entreprises qui les utilisent.
L’essentiel à retenir
Le Deep Learning devient de plus en plus populaire parmi les entreprises qui cherchent des moyens d’améliorer leurs opérations grâce à des solutions automatisées alimentées par la technologie de l’IA, comme les projets de SICK mentionnés ci-dessus. Grâce à sa capacité à identifier rapidement des modèles sans nécessiter d’instructions de programmation spécifiques comme le font d’autres formes d’IA, l’apprentissage profond offre de nombreux avantages par rapport aux méthodes traditionnelles d’analyse des données ou aux tâches d’automatisation. Cependant, il existe encore certains inconvénients tels que le coût ou la difficulté à mettre en œuvre correctement ces systèmes en raison de leur complexité, qui peut nécessiter des connaissances d’expert ou une formation spécialisée pour que les entreprises qui les utilisent en tirent le maximum d’avantages. En fin de compte, les avantages potentiels l’emportent largement sur les risques potentiels lorsqu’il s’agit d’adopter cette nouvelle technologie dans votre développement industriel.
