Qu'est-ce que le Deep Learning

Qu'est-ce que l'apprentissage profond (Deep Learning) et pourquoi est-il si particulier ? Vous pourriez dire qu'il s'agit d'une technique permettant aux ordinateurs (IA) d'apprendre comme les humains, par essais et erreurs. Vous vous demandez peut-être si vous avez déjà vu cela auparavant. Il y a des chances que vous l'ayez déjà vu. C'est la technologie qui se cache derrière des applications telles que la commande vocale sur les appareils mobiles, les tablettes ou les téléviseurs. Il n'y a pas si longtemps, on nous a présenté les voitures sans conducteur, elles aussi issues de l'apprentissage profond (Deep Learning). Grâce au DL (Deep Learning), l'intelligence artificielle reconnaît les panneaux d'arrêt, les piétons et autres obstacles susceptibles de provoquer une catastrophe.

Pour effectuer de telles actions, un PC qui utilise des techniques d'apprentissage profond demande une grande quantité de données d'entraînement (c'est le travail des réseaux de neurones, nous en parlerons plus tard). Des réalisations technologiques telles que les voitures sans conducteur ont besoin de milliers d'images et de vidéos pour reconnaître chaque situation. Les récentes améliorations apportées au Deep Learning l'ont amené au niveau où il surpasse les humains dans un certain nombre de tâches.

Il existe trois méthodes, les plus couramment utilisées en apprentissage profond (Deep Learning), pour effectuer la classification des objets :

L'un des types les plus courants et les plus populaires utilisés dans l'apprentissage profond (Deep Learning) est connu sous le nom de Réseaux de Neurones Convolutionnels ou CNN en abrégé. Elle combine les caractéristiques apprises avec les données d'entrée et utilise des couches convolutionnelles 2D, ce qui rend cette architecture très adaptée au traitement des données 2D. Il peut s'agir, par exemple, d'images ou de feuilles de plan de coordonnées.

Les réseaux de neurones classiques fonctionnent de telle manière qu'il n'est plus nécessaire d'extraire les caractéristiques manuellement. Il extrait les caractéristiques directement des images. Les réseaux de neurones artificiels effectuent une extraction automatique des caractéristiques, ce qui rend les modèles d'apprentissage profond parfaits et précis pour les tâches de vision par ordinateur telles que la classification des objets.

Les CNN (réseaux de neurones convolutionnels) apprennent à détecter différentes caractéristiques en utilisant le nombre de couches cachées. Chaque nombre de couches cachées augmente la complexité des caractéristiques de l'image apprise. Les CNN (réseaux de neurones convolutionnels) apprennent différentes caractéristiques à partir de chaque couche.

Bien que le réseau neuronal classique puisse être considéré comme le réseau standard qui a été étendu dans l'espace à l'aide de poids partagés, il en existe également des types différents.

Un Réseau Neuronal Récurrent, plutôt qu'un réseau neuronal classique, s'étend dans le temps grâce à des bords qui alimentent le prochain pas de temps plutôt que la couche suivante dans le temps. Ces réseaux de neurones artificiels sont principalement utilisés pour reconnaître des séquences, par exemple un signal vocal ou un texte.

D'autre part, il existe des Réseaux de Neurones Récursifs. Ce système NN n'a pas d'aspect temporel dans la séquence d'entrée, mais l'entrée doit être traitée hiérarchiquement.
Il peut être difficile d'essayer de comprendre quels sont les avantages réels des réseaux de neurones dans des situations concrètes. Les réseaux de neurones artificiels sont très populaires parmi les experts boursiers par exemple. Avec l'aide des systèmes NN, il est possible d'appliquer le "Trading algorithmique", qui peut être appliqué aux marchés financiers, aux actions, aux taux d'intérêt et à diverses devises. Les algorithmes de réseaux de neurones peuvent trouver des actions sous-évaluées, améliorer les modèles d'actions existants et utiliser l'apprentissage profond (Deep Learning) pour trouver des moyens d'optimiser l'algorithme en fonction de l'évolution du marché.

Les réseaux de neurones étant très flexibles, ils peuvent être appliqués à divers problèmes complexes de reconnaissance des formes et de prédiction. En alternative à l'exemple ci-dessus, le système NN peut être utilisé pour prévoir les entreprises, détecter le cancer à partir d'images et reconnaître les visages dans les images des médias sociaux.

Les réseaux de neurones ne sont pas les seuls à avoir des exemples concrets. L'apprentissage profond (Deep Learning) peut également être décrit comme certaines des créations suivantes :

• Les assistants virtuels.
• Chatbots ou bots de service.
• Des achats et des divertissements personnalisés.
• Coloration d'images (utilisation d'algorithmes pour recréer les vraies couleurs dans des images en noir et blanc).

Avec toutes ces informations, il est clair que l'apprentissage profond (Deep Learning) et les réseaux de neurones sont fortement liés et ne fonctionneraient probablement pas bien s'ils étaient séparés. Pour comprendre ce qu'est l'apprentissage profond et ce que sont les réseaux neuronaux, il est essentiel de connaître le concept de base.

Les réseaux neuronaux transmettent des données sous la forme de valeurs d'entrée et de sortie. Il est utilisé pour transférer des données à l'aide de connexions, alors que le Deep Learning est lié à la transformation et à l'extraction de caractéristiques qui tentent d'établir une relation entre le stimulus et les réponses neuronales associées 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, tandis que l'apprentissage profond (Deep Learning) est utilisé pour la reconnaissance automatique de la parole, la reconnaissance des images, etc.

En résumé, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux se complètent et deviendront une merveille technologique encore plus grande qu'aujourd'hui.