Le Deep Learning est un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA) qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes. Nous allons vous expliquer ce qu’est le Deep Learning et comment vous pouvez l’utiliser dans vos propres projets.
Définition du Deep Learning
Le Deep Learning est un type du machine learning qui repose sur l’apprentissage de représentations de données, par opposition à des algorithmes spécifiques à une tâche. L’apprentissage peut être supervisé, semi-supervisé ou non supervisé. Les architectures de Deep Learning telles que les réseaux neuronaux profonds, les réseaux de croyance profonds et les réseaux neuronaux récurrents ont été appliquées à des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et la reconnaissance audio.
Dans l’apprentissage supervisé, un programme informatique est exposé à des exemples d’entrée-sortie connus sous le nom de données de formation, après quoi le programme généralise son expérience en créant un modèle interne qui lui permet de générer des sorties raisonnables pour de nouveaux cas. En d’autres termes, le programme informatique apprend à partir d’exemples de données afin d’être en mesure de produire des résultats précis lorsqu’on lui présente de nouvelles données; ce processus peut être répété sur de nombreuses itérations (époques) jusqu’à ce que les performances atteignent le niveau de précision souhaité. La capacité des modèles de réseaux neuronaux profonds à apprendre des mappings non linéaires complexes les rend particulièrement utiles dans des domaines où les données sont moins structurées qu’on ne le pensait auparavant : l’un de ces domaines est le traitement du langage naturel (NLP).
À quoi sert le Deep Learning
Le Deep Learning est une classe d’algorithmes qui peuvent apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Les réseaux de Depp Learning sont vaguement inspirés du cerveau, où les neurones du néocortex effectuent des tâches de Deep Learning comme la reconnaissance visuelle et auditive.
Un réseau neuronal convolutif profond (CNN) utilise plusieurs couches de traitement entre l’entrée et la sortie, créant une hiérarchie de caractéristiques à chaque couche. Les CNN sont utilisés en vision par ordinateur pour reconnaître des objets dans des images ou des vidéos en temps réel, mais ils sont également utiles pour d’autres tâches comme la reconnaissance vocale ou la traduction entre langues.
Le nombre de couches d’un CNN détermine sa complexité – plus il est complexe, meilleures sont les performances qu’il peut offrir. Mais il y a une limite supérieure pour chaque couche individuelle ; l’ajout d’un trop grand nombre de couches rendra les CNN moins efficaces pour collecter des informations à partir de leurs entrées et les traiter en sorties assez rapidement pour suivre les applications du monde réel telles que les véhicules autonomes qui nécessitent des temps de réponse de quelques millisecondes.
Quels sont les différents modèles du Deep Learning
Il existe deux principaux types de Deep Learning :
Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) : Les CNN sont basés sur la structure du cortex visuel et utilisent des couches convolutives pour extraire les caractéristiques d’une image d’entrée. Les CNN sont utilisés pour des tâches de reconnaissance d’images et se sont avérés très efficaces pour détecter des objets dans des images.
Réseaux neuronaux récurrents (RNN) : Les RNN reposent sur un principe simple selon lequel si quelque chose s’est produit dans le passé, il est probable que cela se reproduira dans le futur (c’est ce qu’on appelle la » dépendance temporelle « ). Les RNN ont connu un grand succès dans la modélisation de séquences telles que la parole ou le texte, car ils peuvent apprendre à prédire ce qui va se passer ensuite en fonction de ce qui s’est passé précédemment.
Dans quel secteur d’activité s’applique
Le Deep Learning a été appliqué avec succès dans un certain nombre de domaines, notamment la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et la traduction automatique. La technologie fournit également un moyen de représenter les connaissances et de faire des déductions à partir de données. Certains sont plus évidents que d’autres et certains sont encore émergents.
Dans le domaine de la santé, le deep learning a été utilisé pour détecter le cancer du sein plus tôt et avec plus de précision. Il est également utilisé pour identifier le cancer de la peau et d’autres formes de cancer sur des images médicales telles que les IRM et les scanners.
Dans le domaine juridique, le deep learning est utilisé pour prédire si une personne va récidiver ou si elle est susceptible d’être violente. Cela pourrait être utile dans les décisions de libération conditionnelle et les recommandations de condamnation.
Dans le secteur manufacturier, le deep learning est utilisé à des fins de contrôle de la qualité, par exemple pour détecter les défauts des produits ou des matériaux avant qu’ils n’atteignent les consommateurs.
En plus de ces secteurs, le Deep Learning a un fort impact sur le secteur financier et son application dans le trading. Le principal avantage du Deep Learning dans le trading est qu’il peut être utilisé pour des prédictions sur des événements futurs. L’analyse des données est basée sur des données historiques concernant des événements passés et leurs conséquences. Les résultats sont ensuite utilisés pour des prédictions sur des événements futurs et leurs conséquences.
Il est important de noter que même si le Deep Learning peut être utilisé dans divers domaines d’activité, il ne peut pas remplacer complètement l’intuition humaine. Il ne fait que fournir un outil supplémentaire pour prendre des décisions sur la base des connaissances existantes et de l’intuition construite au fil du temps par l’expérience de situations similaires déjà vécues par les humains dans leur vie jusqu’à présent.
Comment apprendre et lancer un projet
Pour les débutants, la meilleure façon d’apprendre le Deep Learning est d’apprendre les bases du machine learning. Vous pouvez ensuite passer aux réseaux neuronaux.
Une fois que vous avez saisi les concepts des réseaux neuronaux, il est temps de passer à Python qui est l’un des langages les plus populaires utilisés pour le développement de modèles du deep learning. Il est facile à utiliser et suffisamment rapide pour prototyper rapidement des modèles, tout en étant suffisamment puissant pour créer des modèles complexes plus tard dans votre carrière.
Une fois que vous avez appris Python et ses liens avec les cadres de deep learning, il est temps d’apprendre à utiliser les outils Tensorflow ou Keras, deux bibliothèques open source qui peuvent vous aider à construire des réseaux neuronaux de manière efficace en peu de temps ! Toutes deux fournissent des API de haut niveau qui permettent aux utilisateurs n’ayant aucune expérience préalable de l’écriture de code (Python) d’interagir directement avec leurs ensembles de données par le biais d’interfaces utilisateur (IU) intuitives.
Une fois que vous aurez maîtrisé ces deux outils – ou du moins commencé à les utiliser régulièrement -, il peut être intéressant d’examiner d’autres frameworks comme PyTorch ou Caffe avant de vous lancer dans des projets sérieux où la vitesse est vraiment importante (par exemple, la formation d’un modèle de reconnaissance d’images en quelques minutes au lieu de quelques heures).
