Le Guide Complet Pour Comprendre le Deep Learning

L'évolution technologique a atteint des sommets inégalables auparavant. Les domaines de la médecine, la sécurité, l’enseignement et tout autre type d’assistance en sont à leur apogée. Mais ce n’est pas tout. En effet, l'intelligence artificielle est sans doute la prochaine tendance dans le monde de la technologie et de l'informatique, mais pour la comprendre, il est important de savoir en quoi elle consiste. Il est également essentiel de comprendre le deep learning et ce que signifie un réseau neuronal artificiel.

Le domaine de la technologie de l'IA est extrêmement avancé et intéressant. Les deux outils utilisés en intelligence artificielle sont très efficaces pour résoudre des problèmes complexes et pour développer des standards encore plus élevés en science.

On peut dire que ce genre de mécanismes est une transition vers le niveau supérieur de la technologie. Les entreprises reconnaissent déjà son importance et ont commencé à l'utiliser. Prenons l'exemple de Google. Google utilise l'IA des moteurs de recherche pour en apprendre plus sur ses utilisateurs. Si vous recherchez quelque chose sur Google, par exemple un “ordinateur portable”, et après avoir obtenu les résultats, vous venez d'apprendre à l'IA de Google que vous avez appuyé sur “ordinateur portable”. Mais ensuite, comment ça fonctionne? Découvrons-le dans la suite de cet article.

C’est Quoi le Deep Learning AI?
Alors, comment comprendre le Deep Learning? En quoi est-il si spécial? C’est quoi le Deep learning en premier lieu? En fait, il s'agit d'une technique permettant aux ordinateurs (IA) d'apprendre comme le font les humains - par essais et échecs. Vous ne le savez peut-être pas encore, mais cette technologie est omniprésente dans notre quotidien. C'est la technologie derrière les applications de contrôle vocal d'appareils comme les téléphones, les tablettes ou la télévision. Aussi, nous avons récemment découvert les voitures sans conducteur, qui sont également des exemples qui aident à comprendre le deep learning. En s’aidant du DL, l'intelligence artificielle reconnaît les panneaux d'arrêt, les piétons et autres obstacles sur la route susceptibles de provoquer un accident.

Pour effectuer ces actions, l’ordinateur qui utilise des techniques de Deep Learning requiert une grande quantité de données d'entraînement (c'est le travail des réseaux neuronaux dont nous parlerons un peu plus loin). Ces réalisations technologiques comme les voitures sans conducteur ont besoin de milliers de séquences vidéo et d'images pour pouvoir s'adapter à n’importe quelle situation. Les améliorations récentes apportées au Deep Learning ont été portées à un tel niveau qu'elles surpassent les humains dans un certain nombre de tâches.

C’est quoi le Deep Learning et Comment ça Fonctionne?
Pour mieux comprendre le deep learning, il faut savoir qu’il utilise les réseaux neuronaux pour effectuer ses tâches. La plupart du temps, l'IA de l'apprentissage en profondeur est appelée un réseau neuronal profond en référence aux couches cachées du réseau neuronal.

Les modèles d'apprentissage en profondeur sont formés en obtenant une quantité suffisante de données et d'architectures de données de réseau neuronal pour apprendre les caractéristiques directement à partir des données sans le faire manuellement. Les réseaux neuronaux sont des systèmes connectés comme nos réseaux neuronaux biologiques. Ces systèmes sont adaptés selon le besoin. Après avoir identifié  les résultats pour un certain objet, les réseaux neuronaux peuvent savoir s'il s'agit du même objet ou pas. Ils ne reconnaissent pas les objets de la même manière que nous, ils les reconnaissent à travers leur propre ensemble unique de caractéristiques.

Les Réseaux Neuronaux Artificiels
Les réseaux neuronaux conventionnels ou CNN sont l'un des types les plus couramment utilisés dans l'apprentissage en profondeur. Il combine les fonctionnalités apprises avec les données d'entrée et utilise des couches convolutives en 2D, du coup, l’architecture est adaptée au traitement des données 2D. Il peut s'agir d'images ou de plans coordonnées.

Les réseaux de neurones conventionnels ne requièrent pas d'extraction manuelle de caractéristiques. Il extrait des fonctionnalités directement à partir des images. Les réseaux neuronaux artificiels ont une extraction de caractéristiques automatisée, rendant ainsi les modèles d'apprentissage en profondeur adaptés aux tâches de vision par ordinateur comme la classification d'objets.

Le CNN apprend à détecter différentes caractéristiques en utilisant des couches cachées. Chaque numéro de couche cachée augmente la complexité des caractéristiques de l'image. Le CNN apprend différentes caractéristiques de chaque couche.

Les Exemples Courants

Selon les sources, il existe trois méthodes fréquentes d’utilisation pour comprendre le deep learning et faire de la classification d’objets:

• Transfert d'apprentissage. L'approche de l'apprentissage est principalement utilisée dans les applications de deep learning. Ceci se fait en ayant un réseau existant et en y ajoutant de nouvelles données à des classes qui étaient inconnues auparavant. Ainsi, il est préférable de gagner du temps car au lieu de réduire la quantité de traitement d'image. Il permet de catégoriser uniquement certains objets plutôt que de parcourir tous les objets jusqu'à ce qu'il trouve le bon.
• S'entraîner sans rien avoir. Principalement utilisé pour les nouvelles applications qui vont avoir un grand nombre de catégories de sortie. Il rassemble d’abord un grand nombre d'ensembles de données et conçoit une architecture de réseau qui va apprendre les fonctionnalités. Si l'apprentissage par transfert peut prendre des minutes, voire des heures, cette méthode prend un peu plus de temps - de quelques jours, jusqu’à plusieurs semaines pour s'y entraîner.
• Extraction de fonctionnalités. Elle n’est pas aussi populaire que les autres méthodes, mais elle est utilisée de façon courante. Elle offre une approche plus spécialisée pour comprendre le deep learning, en utilisant le réseau comme extracteur de fonctionnalités. Comme les couches dans les réseaux neuronaux conventionnels sont chargées d'apprendre certaines fonctionnalités à partir d'images, il est également possible de retirer ces fonctionnalités et d'en faire une entrée dans un modèle d'apprentissage automatique.

Quels Sont les Autres Types de Réseaux Neuronaux?
Le réseau neuronal conventionnel est considéré comme le réseau neuronal standard qui a été étendu dans l'espace à l'aide de poids partagés, il existe également d’autres types.

Le réseau neuronal récurrent qui, contrairement au réseau conventionnel, est étendu dans le temps en ayant des bords qui alimentent le laps de temps suivant au lieu de la couche suivante dans le même laps de temps. Ce réseau de neurones artificiels est utilisé pour reconnaître des séquences, comme un signal de voix ou un texte.

Aussi, il existe un réseau neuronal récursif. Ce système n'a aucun aspect temporel dans la séquence d'entrée, mais l'entrée doit être traitée de manière hiérarchique.

Les Réseaux Neuronaux en Action
Certes, c’est parfois compliqué de cerner et de comprendre les avantages des réseaux neuronaux dans des situations réelles. Les réseaux neuronaux artificiels sont très appréciés par les experts en bourse. Avec ces systèmes, il est possible d'appliquer le “trading algorithmique” aux marchés financiers, actions, taux d'intérêt et à différentes devises. Les algorithmes de réseau neuronal peuvent dénicher des actions sous-évaluées, améliorer les modèles d'actions existants et comprendre le deep learning et l’utiliser pour trouver des moyens d'optimiser l'algorithme au fur et à mesure que le marché évolue.

Comme ces réseaux sont très flexibles, ils peuvent être appliqués dans différentes reconnaissances de modèles et peuvent prédire les problèmes. Par exemple, les réseaux neuronaux peuvent être utilisés pour prévoir un business, détecter un cancer à partir d'images et reconnaître des visages sur des images publiées sur des réseaux sociaux.

Comprendre le Deep Learning - Le DL en Action

Non seulement les réseaux neuronaux ont des application réelles, mais il peuvent aussi être utilisés dans les créations suivantes:

• Assistants virtuels.
• Chatbots ou bots de service.
• Shopping et divertissement personnalisés.
• Colorisation d’images (utilise des algorithmes pour recréer de vraies couleurs sur des images en noir et blanc)

Quelles Sont les Différences Principales entre le Deep Learning et le Réseau Neuronal?
Avec toutes ces informations, il est clair que si vous avez pu comprendre le Deep Learning et les réseaux neuronaux, vous savez qu’ils sont fortement liés l’un à l’autre et ils fonctionnent moins bien si on les sépare. Pour être en mesure de comprendre le deep learning et le réseau neuronal, il est essentiel de connaître certains points principaux.

Les réseaux neuronaux transmettent des données sous forme de valeurs d'entrée et de sortie. Il est utilisé pour transférer des données en utilisant des connexions. Le Deep Learning est lié à la transformation et à l'extraction de caractéristiques, il tente d'établir une relation entre le stimulus et les réponses neuronales associées présentes dans le cerveau. En d'autres termes, les réseaux de neurones sont utilisés pour la gestion des ressources naturelles, le contrôle des processus, le contrôle des véhicules, la prise de décision, alors que le Deep Learning est utilisé pour la reconnaissance automatique de la parole, la reconnaissance d'image, etc.

Aperçu - Comprendre le Deep Learning
Pour résumer, comprendre le Deep Learning et le réseau neuronal permet de découvrir qu’ils se complètent et seront encore plus développés technologiquement dans le futur i. Rendez-vous sur notre page de cours et suivez un cours sur les applications d'apprentissage automatique. L'intelligence artificielle est la prochaine tendance de notre époque, et plus elle acquiert de l'expérience, plus elle apportera d'avantages à la société.

Références Scientifiques