Définition du Deep Learning

Le Deep Learning est un type de Machine Learning qui permet aux ordinateurs de traiter les informations de manière similaire au cerveau humain. On l'appelle « deep » (profond), car il implique plusieurs couches de réseaux neuronaux qui aident le système à comprendre et à interpréter les données. Cette technique permet aux ordinateurs de reconnaître des schémas et de gérer des tâches complexes, telles que la traduction et la conduite automobile autonome. À l'instar des humains qui apprennent par l'expérience, ces systèmes améliorent leurs compétences et leur précision au fil du temps en analysant de vastes quantités de données, sans avoir besoin de mises à jour manuelles de la part des humains.

Comprendre les réseaux neuronaux

De la théorie au Perceptron

Dans les années 1940, Warren McCulloch, un neuroscientifique, et Walter Pitts, un mathématicien, se sont associés pour créer le premier concept de réseau neuronal artificiel. Leur but était de comprendre comment le cerveau pouvait produire des schémas de pensée complexes à partir des réponses binaires simples des neurones. Ils ont présenté un modèle de neurone qui, selon eux, pouvait imiter la capacité du cerveau à effectuer des calculs complexes à l'aide de la logique binaire.

Dans le modèle de réseau neuronal développé par McCulloch et Pitts, les entrées agissent comme les impulsions électriques reçues par un neurone. Si certaines entrées sont plus cruciales pour un résultat spécifique, le modèle les met en évidence en leur attribuant une pondération plus importante. Lorsque ces entrées pondérées dépassent un certain niveau, le neurone s'active ; sinon, il reste inactif. Ce mécanisme basique de type marche/arrêt a permis à leur modèle d'imiter les processus décisionnels simples semblables à ceux du cerveau, ouvrant la voie à l'évolution du Deep Learning.

En 1957, l'introduction du Mark I Perceptron, une machine de la taille d'une chambre construite par l'informaticien et psychologue Frank Rosenblatt, a permis de démontrer la première utilisation pratique des neurones artificiels. Cet appareil utilisait des cellules photoélectriques et des réseaux neuronaux artificiels pour reconnaître et classer des images, démontrant ainsi l'efficacité des idées de McCulloch et Pitts. Le Perceptron de Rosenblatt a non seulement confirmé que le Machine Learning pouvait fonctionner, mais il a également ouvert la voie au développement des technologies de Deep Learning plus sophistiquées d'aujourd'hui.

Comment fonctionne le Deep Learning ?

Le Deep Learning utilise le processus de prédiction pour déterminer quels algorithmes de ses réseaux neuronaux sont les plus efficaces pour produire des résultats qui répondent aux attentes humaines. Ensuite, les réseaux utilisent la rétropropagation pour affiner ces algorithmes afin d'améliorer leur taux de réussite. Voici un exemple :

Imaginez que vous appreniez à un ordinateur à reconnaître différents styles musicaux. Le réseau neuronal analyse des milliers de fichiers musicaux et apprend progressivement à repérer des caractéristiques telles que l'instrumentation, les rythmes et les progressions d'accords. Lorsqu'il fait une prédiction, par exemple en identifiant un morceau comme une chanson rock, et qu'on lui indique ensuite si cette prédiction est correcte, il utilise une méthode appelée rétropropagation pour ajuster son algorithme.

C'est comme apprendre de ses erreurs. Par exemple, si l'ordinateur confond une sonate classique pour piano avec une chanson rock, il apprend de cette erreur et affine sa capacité à distinguer les chansons classiques des chansons rock dans ses prédictions futures. Au fil du temps, ce processus permet au réseau neuronal artificiel de faire des prédictions très précises, ce qui en fait un outil puissant pour tout, depuis la recommandation de films en fonction de vos goûts jusqu'à la capacité des voitures autonomes à interpréter les panneaux et les feux de signalisation.

Exploration approfondie des couches des réseaux neuronaux profonds

Cette liste explique les composantes essentielles d'un réseau neuronal profond et l'ordre général dans lequel elles fonctionnent. Cependant, les neurones, les fonctions d'activation et les techniques de régularisation ne sont pas des étapes isolées, mais plutôt des caractéristiques qui opèrent à travers tout le réseau et son processus d'apprentissage.

1. Couche d'entrée

La couche d'entrée est la passerelle d'entrée dans le réseau, où chaque neurone représente une caractéristique unique des données d'entrée. La fonction principale de cette couche est de recevoir les données brutes et de les transmettre aux couches suivantes en vue de poursuivre le traitement.

1. Neurones (nœuds)

Les neurones, ou nœuds, sont les unités de traitement fondamentales d'un réseau de neurones. Chaque neurone reçoit une entrée, la traite (en utilisant une somme pondérée puis en appliquant une fonction d'activation), et envoie la sortie à la couche suivante.

1. Fonctions d'activation

Ces fonctions sont comme les décideurs d'un réseau de neurones, l'aidant à déterminer ce qu'il faut apprendre et ce qu'il faut ignorer. Elles ajoutent une sorte de flexibilité au réseau, ce qui lui permet de capturer et d'apprendre des schémas complexes. Les fonctions d'activation courantes incluent sigmoïde, ReLU (unité linéaire rectifiée) et tanh.

1. Pondérations et biais

Les pondérations sont des paramètres au sein du réseau qui déterminent l'influence des données d'entrée sur les sorties au sein des couches du réseau. Outre les pondérations, les biais garantissent que les fonctions d'activation peuvent produire des sorties non nulles, améliorant ainsi la capacité du réseau à activer et à apprendre efficacement.

1. Couches cachées

Situées entre les couches d'entrée et les couches de sortie, les couches cachées effectuent la majeure partie des calculs au sein d'un réseau neuronal. Elles sont appelées « cachées » car, contrairement aux couches d'entrée et de sortie, elles n'interagissent pas avec l'environnement externe. La complexité et la capacité d'un réseau neuronal sont largement déterminées par le nombre de couches cachées et leur architecture.

1. Couche de sortie

Il s'agit de la dernière couche d'un réseau neuronal. Elle présente les résultats, transformant les informations provenant des couches cachées en un format qui permet d'accomplir la tâche donnée, telle que la classification, la régression ou tout autre type de prédiction.

1. Fonction de perte

La fonction de perte, ou fonction de coût, quantifie la différence entre les résultats prédits et les résultats réels. L'objectif de l'entraînement est de minimiser cette fonction afin de permettre au modèle d'effectuer des prédictions plus précises.

1. Algorithmes d'optimisation

Ces algorithmes affinent le modèle pour améliorer sa précision au fil du temps. Ils ajustent les pondérations et les biais pour réduire les erreurs lors des prévisions. Certaines méthodes populaires incluent l'algorithme du gradient stochastique, Adam et RMSprop.

1. Rétropropagation

Cet algorithme de Deep Learning est essentiel, car il aide le modèle à apprendre et à s'améliorer à partir de ses erreurs. Il détermine comment les modifications apportées aux pondérations du modèle affectent sa précision. Ensuite, il ajuste ces paramètres en remontant les erreurs à travers le modèle afin d'améliorer ses prédictions.

1. Techniques de régularisation

Les modèles apprennent souvent les données d'entraînement de manière trop précise, ce qui les empêche d'être aussi performants sur de nouvelles données (phénomène connu sous le nom de surajustement). Pour remédier à cela, des techniques telles que la régularisation L1 et L2 et la normalisation par lots sont utilisées pour affiner la valeur des pondérations et accélérer le processus d'entraînement.

1. Normalisation par lots

Cette technique normalise les entrées de chaque couche, dans le but d'améliorer la stabilité, les performances et la vitesse du réseau neuronal. Elle contribue également à réduire la sensibilité aux pondérations de départ.

1. Dropout

Une autre méthode de régularisation, le dropout, ignore de manière aléatoire un ensemble de neurones pendant l'entraînement. Cela permet de réduire le surajustement en empêchant le réseau de devenir trop dépendant d'un seul neurone.

Applications courantes du Deep Learning

Le Deep Machine Learning a parcouru un long chemin depuis le Perceptron. Au lieu d'installer des machines de la taille d'une chambre, les entreprises peuvent désormais créer des solutions de Deep Learning sur le cloud. La capacité des réseaux neuronaux profonds actuels à traiter des ensembles de données complexes en fait des outils précieux dans divers secteurs, ouvrant de nouveaux débouchés d'innovation qui étaient autrefois considérés comme futuristes.

Industrie automobile

Le Deep Learning permet aux véhicules d'interpréter les données de capteur pour la navigation. Il améliore également les systèmes d'assistance au conducteur, avec des fonctionnalités telles que la détection des risques et l'évitement des collisions, et contribue à améliorer la conception et la production des véhicules.

Opérations métier

Les chatbots d'IA conversationnelle et les copilotes d'assistants virtuels sont des outils de Deep Learning couramment utilisés en entreprise. Ils réduisent les erreurs humaines en automatisant les tâches manuelles, accélèrent l'analyse des données et la prise de décision, et facilitent la recherche d'informations stockées dans différents systèmes.

Fonction Finance

Le trading algorithmique accéléré par le Deep Learning est utilisé pour analyser les données du marché afin d'obtenir des insights prédictifs, ainsi que pour identifier des schémas complexes en vue d'améliorer la détection des fraudes. Le Deep Learning facilite également la gestion des risques, l'évaluation des risques de crédit et les conditions du marché pour une prise de décision plus éclairée.

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Santé

Les algorithmes de Deep Learning peuvent aider à améliorer la précision des diagnostics et à détecter les anomalies telles que les tumeurs à des stades précoces à partir d'images médicales. Ils contribuent également à la découverte de médicaments grâce à la prédiction du comportement moléculaire, ce qui facilite le développement de nouveaux traitements.

Production

La maintenance prédictive utilise l'Internet des Objets et le Deep Learning pour anticiper les pannes de machines, réduisant ainsi les temps d'arrêt. Les systèmes d'inspection visuelle entraînés sur des ensembles de données d'images étendus peuvent améliorer le contrôle qualité en identifiant les défauts.

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Secteur des médias et du divertissement

L'industrie du divertissement utilise des applications de Deep Learning pour enrichir les recommandations de contenu sur les plateformes de streaming, et pour aider les créateurs à développer des effets spéciaux numériques réalistes et à composer de la musique à l'aide de l'IA générative. Le Deep Learning permet également d'analyser les préférences des téléspectateurs, ce qui aide les créateurs à personnaliser le contenu et à prédire les tendances futures.

Retail

Le Deep Learning a révolutionné l'expérience client dans le secteur du Retail grâce à des recommandations de produits personnalisées. Il améliore également la gestion des stocks en utilisant l'analytique prédictive pour prévoir la demande et optimiser les niveaux de stock.

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Supply Chain

Les opérations logistiques s'appuient sur le Deep Learning pour optimiser l'ordonnancement des livraisons en identifiant les disruptions de trafic en temps réel. Le Deep Learning améliore également la précision des prévisions de l'offre et de la demande, ce qui permet d'ajuster la stratégie de manière proactive.

Avantages et défis du Deep Learning

Bien que les avantages du Deep Learning soient vraiment impressionnants, la complexité de cette technologie pose également des défis. Et comme les solutions de Deep Learning nécessitent une planification et des ressources considérables, il est essentiel que les entreprises établissent des objectifs clairs et des pratiques d'IA responsables avant de concevoir et de déployer cette technologie.

Deep Learning vs Machine Learning vs IA

Il existe des différences clés entre le Machine Learning traditionnel et le Deep Learning :

Le Machine Learning repose sur l'intervention humaine pour identifier et sélectionner manuellement les caractéristiques ou les propriétés des données qui sont importantes pour une tâche, telles que les contours des images ou des mots spécifiques dans un texte. Ce processus d'entraînement nécessite beaucoup d'expertise et d'efforts.

Le Deep Learning permet aux machines de déterminer automatiquement quelles caractéristiques des données sont les plus importantes pour effectuer des tâches spécifiques. Pour ce faire, les données brutes, telles que les pixels d'une image, sont traitées par plusieurs couches d'un réseau neuronal. Chaque couche transforme les données en une forme plus abstraite, en s'appuyant sur le résultat de la couche précédente. À mesure que le modèle est exposé à davantage de données, il affine continuellement ces transformations afin d'améliorer sa précision et ses performances, gagnant ainsi en efficacité au fil du temps.

Exemple de différences entre l'IA, le Deep Learning et le Machine Learning

Si vous ne comprenez pas bien les différences entre l'IA, le Machine Learning et le Deep Learning, vous n'êtes pas seul. Voici un exemple concret illustrant les différences entre l'IA, le Deep Learning et le Machine Learning dans le domaine des véhicules autonomes :

L'IA est la technologie globale utilisée pour doter les véhicules autonomes d'une intelligence et d'une autonomie similaires à celles des humains. Elle incorpore le Machine Learning et le Deep Learning.

Le Machine Learning est le sous-type d'IA qui permet aux systèmes de conduite autonome d'apprendre et de s'améliorer à partir de données sans être spécifiquement programmés pour chaque scénario.

Le Deep Learning est un sous-type spécialisé du Machine Learning qui traite et interprète des entrées complexes, notamment les données visuelles provenant de caméras, afin de comprendre l'environnement en temps réel.

Deep Learning vs modèles de Deep Learning

Il n'est pas rare non plus de voir les termes « Deep Learning » et « modèles de Deep Learning » utilisés de manière interchangeable, mais il existe une différence subtile entre les deux :

Le Deep Learning fait référence à l'ensemble du domaine d'étude. Il englobe les théories, les techniques, les algorithmes et les processus utilisés pour entraîner les réseaux neuronaux artificiels.

Les modèles de Deep Learning font référence aux réseaux neuronaux spécifiques qui ont été conçus et entraînés pour résoudre un problème particulier ou effectuer une tâche spécifique. Chaque modèle est unique, adapté aux données, à l'entraînement et à la tâche qui lui sont propres. Les performances d'un modèle dépendent des conditions suivantes :

• La qualité de son entraînement, notamment la qualité et la quantité des données utilisées, ainsi que son rythme d'apprentissage.
• La conception et la puissance de calcul de l'infrastructure informatique sur laquelle il s'exécute.

Qu'est-ce que les réseaux neuronaux profonds ?

Les réseaux de Deep Learning, souvent appelés réseaux neuronaux profonds, apprennent des schémas complexes dans de grands ensembles de données en ajustant les connexions neuronales par le biais de l'entraînement. Il existe plusieurs types majeurs : les réseaux neuronaux artificiels, les réseaux neuronaux convolutifs, les réseaux neuronaux récurrents, les réseaux neuronaux génératifs et les auto-encodeurs.

Types de réseaux neuronaux profonds

Exigences relatives à l'infrastructure de Deep Learning

Le Deep Learning nécessite une infrastructure informatique et de mise en réseau spécialisée pour traiter ses modèles complexes et ses ensembles de données volumineux. Il n'est pas pratique d'exécuter des modèles de Deep Learning sur du matériel informatique ou des réseaux informatiques généraux, de sorte que de nombreuses entreprises adoptent les plateformes d'IA d'entreprise pour répondre aux exigences nécessaires. Voici les aspects liés à l'infrastructure à prendre en considération :

GPU haute performance

La colonne vertébrale de l'infrastructure de Deep Learning repose sur des processeurs graphiques (GPU) haute performance. Conçus à l'origine pour le rendu graphique des jeux vidéo, les GPU possèdent des capacités de traitement qui les rendent particulièrement adaptés au Deep Learning. Leur capacité à effectuer plusieurs calculs simultanément réduit considérablement le temps d'entraînement des modèles, ce qui les rend indispensables pour la recherche et les applications modernes en matière d'IA.

Solutions de stockage évolutives

Plus un modèle peut apprendre à partir d'un grand nombre de données, meilleures sont ses performances. Cela crée un besoin en solutions de stockage évolutives et rapides, capables de gérer des pétaoctets de données sans créer de goulets d'étranglement lors de l'extraction des données. Les disques SSD et les systèmes de fichiers distribués sont couramment utilisés pour répondre à ces exigences, offrant un accès rapide aux données similaire à la vitesse de calcul des GPU.

Frameworks de traitement des données efficaces

Les frameworks et bibliothèques telles que TensorFlow, PyTorch et Keras simplifient le développement de modèles de Deep Learning en fournissant des fonctions préconfigurées, réduisant ainsi le besoin de coder à partir de zéro. Ces outils accélèrent non seulement le processus de développement, mais optimisent également l'efficacité de calcul de l'entraînement et de l'inférence, permettant ainsi l'utilisation efficace du matériel sous-jacent.

Plateformes de Cloud Computing

Les plateformes de Cloud Computing jouent un rôle essentiel dans la généralisation de l'accès au Deep Learning. Elles permettent d'accéder à des ressources informatiques haute performance à la demande, éliminant ainsi le besoin d'investissements initiaux importants dans le matériel physique. Ces plateformes offrent différents services, notamment des instances GPU, un stockage évolutif et des structures de Machine Learning, ce qui facilite la création et le déploiement de modèles de Deep Learning pour les individus et les entreprises.

Infrastructure réseau

Les modèles de Deep Learning étant souvent entraînés sur plusieurs GPU, voire dans différents lieux géographiques, il est essentiel de disposer d'une infrastructure réseau robuste. Une connectivité à haut débit garantit que les données et les paramètres des modèles peuvent être transférés efficacement entre les nœuds dans une configuration d'entraînement distribuée, ce qui minimise les retards et optimise le processus d'entraînement.

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