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Le deep learning : qu’est-ce que c’est ?

Deep learning

Le deep learning consiste à enseigner des ordinateurs en se basant sur des exemples. Cette branche de l’IA est très répandue, car elle permet d’obtenir des résultats du même niveau que l’intelligence humaine.

Pour les voitures autonomes ou les systèmes de commande vocale, le deep learning est essentiel. Il classifie des informations collectées sur des modèles pour ensuite distinguer un objet d’un autre. Les données labellisées peuvent provenir d’images ou d’autres ressources et sont traitées par des réseaux de neurones artificiels.

Deep learning : en quoi ça consiste ?

En effet, le principe de deep learning consiste à former un ordinateur sur la classification de données à partir d’exemples. En d’autres termes, il est question d’attribuer  aux machines les mêmes capacités que le cerveau humain. Toutefois, il arrive que cette technologie surpasse de loin les performances d’un homme.

Le niveau de reconnaissance du deep learning est très précis. Cela implique que les dispositifs dotés de ce type d’intelligence artificielle sont plus performants et répondent mieux aux besoins des utilisateurs. Par exemple, pour les voitures autonomes, ce système leur permettra de reconnaître et différencier les panneaux de signalisation.

Il aura fallu du temps aux développeurs IA pour exploiter cette branche du machine learning. Sa mise en place est assez complexe. Tout d’abord, le deep learning exige une labellisation d’une énorme quantité de données. Nous parlons ici de millions d’images ou encore de milliers d’heures de vidéos à assimiler. De plus, la capacité de calcul doit être puissante, ce qui requiert un GPU très performant. Enfin, une association avec des clusters ou au cloud computing accélère l’entraînement des réseaux neuronaux.

Comment ça fonctionne ?

D’une manière générale, le système de deep learning se base sur des réseaux de neurones artificiels. Le terme « deep » est un mot anglais qui signifie « profond ». Par ailleurs, les réseaux de neurones profonds dont on entend souvent parler désignent donc le deep learning. Cet adjectif fait référence au nombre de couches que comporte un réseau neuronal, pouvant aller jusqu’à 150.

Pour former une machine, on utilise une large quantité de données étiquetées avec les réseaux neuronaux. Ils apprennent des caractéristiques à partir des informations collectées sans qu’aucune extraction manuelle ne soit nécessaire.

Les réseaux neuronaux convolutifs

Il existe différents types de réseaux de neurones. Toutefois, en termes de deep learning, le réseau de neurones convolutifs (CNN ou ConvNEt) est le plus courant. Entre autres, le CNN utilise des filtres de convolution 2D qu’ils appliquent aux caractéristiques apprises, ainsi qu’aux données d’entrées. De ce fait, ce type de réseau est parfaitement adapté au traitement d’images depuis lesquelles il extrait les caractéristiques.

L’automatisation de ce processus, c’est-à-dire l’inutilité d’une extraction manuelle, optimise la précision des modèles d’apprentissage. Ainsi, une machine peut exécuter correctement les tâches basées sur la vision, comme la classification d’objets.

La performance des CNN repose sur le nombre de couches cachées du réseau. En termes simples, plus il y a de couches, plus la machine apprend des caractéristiques complexes. Les détails d’informations se précisent donc en fonction de la profondeur de la couche correspondante.

Le machine learning et le deep learning

Comme nous l’avons mentionné plus tôt, le deep learning est une branche du machine learning. Précisons, avant toute chose, que dans le machine learning, les caractéristiques des images sont extraites manuellement. Par la suite, il crée un modèle pour catégoriser les informations collectées.

Rappelons, une fois de plus, que cette tâche est exécutée automatiquement quand il s’agit du deep learning. D’autre part, l’apprentissage en profondeur se fait de bout en bout. Le réseau est programmé pour effectuer des tâches depuis des données brutes pour, ensuite, apprendre à les automatiser.

Quelle méthode privilégier ?

Le shallow learning est une autre sous-catégorie de machine learning. À la différence du deep learning, cette méthode (peu profonde) se limite aux données de base. Autrement dit, elle ne prend pas en compte les modèles d’apprentissage rajoutés postérieurement. De sont côté, l’apprentissage profond continue de s’améliorer au fur et à mesure que les données se multiplient.

Pour savoir quelle méthode est la mieux adaptée, vous devez tenir compte de certains facteurs. Avant tout, gardez à l’esprit que le deep learning implique la nécessité d’une énorme quantité de données. Comme nous parlons surtout d’images, il en faut des milliers pour que le modèle puisse apprendre correctement. Par conséquent, le traitement de ces informations exigera un ou plusieurs processeurs graphiques.

En somme, en ayant accès à un GPU hautement performant et à une large base de données étiquetées, le deep learning est sans doute la meilleure option. Dans le cas contraire, un système de machine learning est plus recommandable.

Ses domaines d’application

Différents secteurs profitent du deep learning dans les dispositifs qu’ils utilisent, et cela impacte plusieurs aspects de la vie quotidienne.

Nous avons déjà mentionné les voitures à conduite automatisée et la contribution du modèle dans la sécurisation de la circulation. Par ailleurs, il s’applique également aux domaines de l’aérospatiale et de la défense. À l’aide de satellites, il permet d’identifier des objets et d’évaluer, par exemple, les risques encourus par les soldats.

Pareillement, ce système améliore la sécurité en termes d’automatisation industrielle. Pour être plus précis, les dispositifs intégrant le deep learning peuvent déceler les situations à risques dans les zones de travail. L’intelligence artificielle peut aussi servir à détecter des dysfonctionnements, comme des pièces manquantes dans les machines, etc.

D’autre part, cette technologie est aussi essentielle pour les systèmes de reconnaissance vocale. Dans le cas des maisons ou des bureaux connectés, les assistants vocaux qui exécutent les requêtes vocales fonctionnent grâce au deep learning.

Pour finir, un autre domaine pour lequel l’apprentissage profond est primordial, c’est la recherche médicale. En effet, un diagnostic basé sur le deep learning est plus efficace et plus rapide. Plus concrètement, il peut automatiser le dépistage des cellules cancéreuses. Cela est rendu possible grâce à un outil comme le microscope qui permet de générer les données nécessaires pour l’identification des cellules en questions.

Vos premiers pas dans le deep learning

Il existe différentes techniques pour entraîner un réseau de neurones profonds. Néanmoins, nous allons vous parler des méthodes les plus répandues.

Apprentissage à partir de zéro

Il s’agit d’une technique supervisée pour apprendre à une machine comment reconnaître et classifier des objets. Sa désignation vient du fait qu’aucune information préalable n’a été fournie. Il faudra alors commencer par collecter et étiqueter des données. Ensuite, vous devez mettre au point le réseau pour apprendre le modèle ainsi que les caractéristiques.

Dans le cas des nouvelles applications, l’apprentissage à partir de zéro est un bon procédé. Par contre, étant donné la vitesse de formation qui peut prendre des semaines, cette méthode n’est pas le premier choix des développeurs.

Apprentissage par transfert

Parmi les différentes méthodes, celle-ci est la plus répandue. Contrairement à l’apprentissage à partir de zéro, le transfer learning se base sur un réseau existant. À ce modèle pré-entraîné viendront s’ajouter les données et des caractéristiques nouvellement collectées. En principe, cette technique améliore l’entraînement des réseaux en exploitant des informations à partir d’un CNN qui existait déjà.

L’ajustement des tâches préexistantes ainsi que des neuves permet d’exécuter des nouvelles tâches plus précises. De plus, l’apprentissage par transfert utilise moins de données, ce qui accélère la vitesse de calcul.

Extraction des caractéristiques

Dans cette approche, l’extraction des caractéristiques se fait au niveau des réseaux. Chaque couche cachée correspond à des caractéristiques. Par conséquent, il est possible de les collecter à partir de ces réseaux à tout moment.

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