Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?

L'apprentissage profond est une technique d'intelligence artificielle (IA) inspirée du cerveau humain qui permet aux ordinateurs de traiter des données et d'identifier des modèles complexes dans des images, des textes, des sons et d'autres types de données. Grâce à leur capacité à générer des informations et des prédictions précises, les modèles d'apprentissage profond peuvent automatiser des tâches qui nécessitaient auparavant une intelligence humaine, telles que la description d'images et la transcription de fichiers sonores.

L'intelligence artificielle (IA) vise à permettre aux ordinateurs de penser et d'apprendre de la même manière que les humains. L'une des technologies clés qui alimente de nombreuses applications de l'IA est l'apprentissage profond, qui permet de reconnaître avec précision des modèles complexes dans des images, des textes, des sons et d'autres données. L'apprentissage profond est largement utilisé dans toute une série de produits de la vie courante, notamment :

L'apprentissage en profondeur est un aspect crucial de diverses technologies émergentes telles que les voitures autonomes et la réalité virtuelle. Il s'agit d'une méthode d'intelligence artificielle qui aide les ordinateurs à apprendre et à penser comme les humains. Les modèles d'apprentissage profond, qui sont des fichiers informatiques formés à l'aide d'algorithmes, peuvent reconnaître des modèles dans les données, ce qui les rend utiles pour automatiser des tâches qui nécessitent généralement une intelligence humaine. De nombreuses entreprises utilisent des modèles d'apprentissage profond pour analyser les données et faire des prédictions dans diverses applications.

L'apprentissage en profondeur est une technologie très polyvalente qui offre un large éventail d'applications dans des secteurs tels que l'automobile, l'aérospatiale, la fabrication, l'électronique, la recherche médicale et bien d'autres encore. Voici quelques exemples spécifiques de la manière dont l'apprentissage profond est utilisé pour stimuler l'innovation et améliorer l'efficacité dans tous les secteurs :

Ces cas d'utilisation de l'apprentissage profond peuvent être classés dans les catégories suivantes : vision artificielle, reconnaissance vocale, traitement du langage naturel (NLP) et moteurs de recommandation, ce qui démontre la polyvalence de cette technologie dans différentes applications.

La vision par ordinateur est un domaine de l'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'extraire des idées et des informations d'images et de vidéos à l'aide de techniques d'apprentissage en profondeur. Cette technologie a de nombreuses applications pratiques, notamment :

La reconnaissance vocale, rendue possible par des modèles d'apprentissage profond, peut comprendre la parole humaine malgré les différences de modèles, de hauteur, de ton, de langue et d'accent. Cette technologie est utilisée par des assistants virtuels comme Amazon Alexa et des logiciels de transcription automatique pour accomplir diverses tâches, notamment les suivantes :

Ces applications relèvent de la catégorie du traitement du langage naturel (NLP). Les algorithmes d'apprentissage en profondeur permettent aux ordinateurs d'extraire des informations et des significations à partir de données et de documents textuels. La capacité d'analyser des textes créés par l'homme a de nombreuses applications, notamment les fonctions suivantes :

Les applications qui utilisent des techniques d'apprentissage profond peuvent suivre l'activité des utilisateurs et fournir des recommandations personnalisées pour améliorer leur expérience. En analysant le comportement de divers utilisateurs, ces applications peuvent les aider à découvrir de nouveaux produits ou services. De grandes sociétés de médias et de divertissement, telles que Netflix, Fox et Peacock, tirent parti de l'apprentissage profond pour offrir des recommandations vidéo personnalisées à leurs utilisateurs.

Les algorithmes d'apprentissage profond s'inspirent du cerveau humain et sont constitués de réseaux neuronaux. Tout comme le cerveau humain contient des neurones interconnectés qui traitent l'information, les réseaux neuronaux d'apprentissage profond sont constitués de couches de neurones artificiels qui travaillent ensemble pour apprendre et traiter les données.

Ces neurones artificiels, ou nœuds, utilisent des calculs mathématiques pour traiter les informations. Grâce à l'utilisation de réseaux neuronaux artificiels, les algorithmes d'apprentissage profond sont capables de résoudre des problèmes complexes.

les composants d'un réseau neuronal profond sont les suivants :

L'apprentissage en profondeur est un domaine spécialisé au sein du champ plus large de l'apprentissage automatique. Il implique l'utilisation d'algorithmes sophistiqués conçus pour rendre plus efficaces les techniques traditionnelles d'apprentissage automatique. L'un des principaux inconvénients des méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique est qu'elles nécessitent un effort humain important pour former le logiciel. Par exemple, dans le cas de la reconnaissance d'images d'animaux, les étapes suivantes sont nécessaires :

Pour améliorer la précision des résultats, il est essentiel d'enrichir l'ensemble de données en étiquetant des images supplémentaires. Ce processus est communément appelé apprentissage supervisé. La précision des résultats ne peut être améliorée que si l'ensemble de données est suffisamment diversifié et étendu. Par exemple, si l'algorithme reconnaît mieux les chats noirs que les chats blancs, cela peut être dû au fait que l'ensemble de données contient plus d'images de chats noirs. Dans ce cas, vous devrez étiqueter davantage d'images de chats blancs et entraîner à nouveau les modèles d'apprentissage automatique.

Un réseau d'apprentissage profond présente les avantages suivants par rapport à l'apprentissage automatique traditionnel.

Traitement efficace des données non structurées

Le traitement des données non structurées, telles que les documents textuels, peut constituer un défi pour les méthodes d'apprentissage automatique. En effet, l'ensemble des données d'apprentissage peut varier à l'infini, ce qui rend difficile la prise en compte de tous les scénarios possibles. Cependant, les modèles d'apprentissage profond peuvent comprendre efficacement les données non structurées et faire des observations générales sans extraction manuelle des caractéristiques.

Par exemple, un réseau neuronal peut reconnaître que les deux phrases d'entrée suivantes ont la même signification :

Pouvez-vous me dire comment effectuer le paiement ?

Comment puis-je transférer de l'argent ?

Les applications d'apprentissage profond sont capables d'analyser de vastes quantités de données de manière plus approfondie, révélant souvent de nouvelles perspectives pour lesquelles le modèle n'a pas été explicitement formé. Prenons l'exemple d'un modèle d'apprentissage profond conçu pour analyser les achats des consommateurs. Il se peut que le modèle ne dispose de données que pour les articles que vous avez déjà achetés.

Cependant, le réseau neuronal artificiel peut suggérer de nouveaux articles que vous n'avez pas achetés auparavant en comparant vos habitudes d'achat à celles d'autres clients similaires, fournissant ainsi des recommandations personnalisées.

Les modèles d'apprentissage profond sont capables d'apprendre et de s'améliorer au fil du temps en fonction du comportement de l'utilisateur, sans nécessiter de grandes quantités d'ensembles de données étiquetées. Prenons l'exemple d'un réseau neuronal qui analyse votre comportement de frappe et corrige ou suggère automatiquement des mots au fur et à mesure que vous les tapez. Supposons qu'il ait été initialement formé à la langue anglaise et qu'il puisse corriger l'orthographe des mots anglais. Toutefois, si vous tapez fréquemment des mots non anglais tels que "danke", le réseau neuronal apprend automatiquement et suggère des corrections pour ces mots également.

Les ensembles de données volatiles, tels que les montants des remboursements de prêts dans une banque, présentent souvent des variations importantes. Cependant, les réseaux neuronaux d'apprentissage profond peuvent catégoriser et trier ces données de manière efficace. Par exemple, en analysant les transactions financières, un réseau neuronal peut signaler les transactions potentiellement frauduleuses à des fins de détection, améliorant ainsi la sécurité globale du système.

bien que l'apprentissage profond soit une technologie puissante, sa mise en œuvre pratique pose certains défis en raison de sa relative nouveauté.

L'entraînement des algorithmes d'apprentissage profond sur de grandes quantités de données de haute qualité permet d'obtenir une meilleure précision. Cependant, même une seule erreur ou une valeur aberrante dans l'ensemble de données d'entrée peut avoir un impact significatif sur le processus d'apprentissage profond. Par exemple, dans l'exemple de la reconnaissance d'images d'animaux, un modèle d'apprentissage profond pourrait classer un avion comme une tortue si des images non animales étaient introduites par erreur dans l'ensemble de données.

Pour éviter de telles imprécisions, il est essentiel de nettoyer et de prétraiter de grandes quantités de données avant d'entraîner les modèles d'apprentissage profond. Le prétraitement des données d'entrée peut être gourmand en espace de stockage et nécessite une capacité de stockage importante.

Les algorithmes d'apprentissage profond sont exigeants en termes de calcul et nécessitent une infrastructure dotée d'une capacité de calcul adéquate pour fonctionner correctement. Sans les ressources informatiques nécessaires, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent prendre une longue période pour traiter les résultats.

L'utilisation d'une infrastructure en nuage peut permettre de relever de nombreux défis liés à l'exécution d'algorithmes d'apprentissage profond. En utilisant l'apprentissage profond dans le cloud, vous pouvez concevoir, développer et former des applications d'apprentissage profond à un rythme accéléré.

La formation accélérée des modèles d'apprentissage profond peut être réalisée en utilisant des clusters de GPU et de CPU pour effectuer les opérations mathématiques complexes requises par vos réseaux neuronaux. Les modèles résultants peuvent ensuite être déployés pour traiter de vastes quantités de données et générer des résultats de plus en plus pertinents.

Le cloud fournit un ensemble de ressources à la demande, offrant des capacités matérielles virtuellement illimitées pour s'attaquer aux modèles d'apprentissage profond de toute taille. Les réseaux neuronaux peuvent exploiter plusieurs processeurs pour répartir de manière transparente et efficace les charges de travail entre différents types et quantités de processeurs.