L’émergence des technologies d‘intelligence artificielle a bouleversé le monde actuel. Les systèmes informatiques ont atteint un niveau de sophistication qui leur permet de développer une forme d’intelligence très semblable à l’intelligence humaine. Le Deep Learning, appelé également apprentissage profond, est l’une des applications de l’IA qui a révolutionné plusieurs secteurs. Il s’agit, en fait, d’un sous-domaine du Machine Learning consistant à créer des systèmes capables d’imiter le fonctionnement du cerveau humain grâce à un réseau de neurones artificiels.Retrouvez, dans cet article, tout ce que vous devez savoir sur le Deep Learning.
Qu’est-ce que le Deep Learning ?
Le Deep Learning est une technique d’apprentissage automatique qui consiste à utiliser un réseau de neurones artificiels profonds pour analyser et interpréter des données complexes. Ces réseaux sont spécialement conçus pour imiter le fonctionnement du cerveau humain.
La principale différence entre le Deep Learning et les autres techniques d’apprentissage supervisé est que les couches de neurones peuvent traiter et extraire des informations précieuses à partir de données non structurées, telles que les images, les vidéos ou les textes, sans avoir besoin d’être explicitement programmés.
Cette technique d’apprentissage automatique est utilisée dans de nombreuses applications, telles que la reconnaissance de la parole,la détection automatique d’objets, la prédiction de maladies, la segmentation d’images, la traduction automatique, la reconnaissance d’images, etc.
Cependant, le Deep Learning est sous-domaine de Machine Learning très complexe qui nécessite de grandes quantités de données et des ressources informatiques importantes pour former des modèles efficaces. En outre, la compréhension des résultats des réseaux de neurones artificiels peut être parfois difficile en raison de leur nature opaque, ce qui peut poser des problèmes en matière d’interprétabilité et de transparence.
Quelle est la différence entre Deep Learning et Machine Learning ?
Le Deep Learning et le Machine Learning sont deux méthodes d’apprentissage automatique utilisées pour analyser et interpréter des données. Néanmoins, il y a de grandes différences entre les deux.
Le Machine Learning utilise des algorithmes pour apprendre à partir de données structurées ou semi-structurées, en utilisant des modèles mathématiques et statistiques. Cette technique d’apprentissage automatique est souvent utilisée pour la classification, l’optimisation et la prédiction.
En général, les algorithmes de machine learning sont classés en trois catégories principales : supervisés, non supervisés et semi-supervisés. Ces derniers sont conçus pour identifier des modèles et des corrélations dans les données, ainsi que pour prendre des décisions et faire des prédictions basées sur ces données.
Quant au Deep Learning, il est basé sur l’utilisation des réseaux neuronaux artificiels pour apprendre à partir des informations non structurées, telles que les textes, les images et les vidéos. Cette technique d’apprentissage automatique est souvent utilisée pour la reconnaissance faciale, la reconnaissance vocale, la prédiction, la modélisation et la traduction automatique.
En bref, la principale différence entre le Machine Learning et le Deep Learning réside dans la complexité des données qu’ils peuvent traiter. Le machine learning est généralement utilisé pour traiter des données structurées et semi-structurées, tandis que le Deep Learning est utilisé pour traiter des données non structurées, telles que les textes, les vidéos et les images.
Quelle est l’histoire de Deep Learning ?
L’histoire du Deep Learning remonte aux années 1940, lorsque le mathématicien Walter Pitts et le neurophysiologiste Warren McCulloch ont proposé un modèle de réseau de neurones artificiels qui pourrait imiter le fonctionnement des neurones du cerveau humain. Cependant, à l’époque, les systèmes informatiques étaient trop lents et les données étaient insuffisantes pour que cette idée puisse être mise en pratique.
Dans les années 1960 et 1970, les premiers réseaux de neurones artificiels ont été développés par les scientifiques. Toutefois, leur utilisation était limitée en raison de la complexité du calcul et du manque de données e. Dans les années 1980 et 1990, on a constaté un progrès en matière de formation et de modélisation, notamment avec l’utilisation de l’algorithme de rétropropagation du gradient.
En réalité, le vrai boom du Deep Learning a commencé dans les années 2010 avec l’avènement des systèmes informatiques à haute performance et l’abondance de données. Des progrès majeurs ont été réalisés dans le domaine de la reconnaissance d’images, particulièrement avec l’utilisation de réseaux de neurones convolutifs. Depuis lors, le Deep Learning a été appliqué à de nombreux domaines, tels que la détection d’objets, la prédiction de maladies, la traduction automatique, la reconnaissance de la parole, etc. En 2020, des progrès ont été réalisés en matière d’expliquabilité et de transparence, afin de mieux comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones profonds.
Le principe de fonctionnement de Deep Learning
Le fonctionnement du Deep Learning repose sur l’utilisation de nombreux neurones interconnectés dans des couches profondes. Le poids de chaque neurone est ajusté durant l’entraînement pour minimiser les erreurs de prédiction. Le processus de fonctionnement du Deep Learning peut être divisé en trois principales phases : l’entraînement, la validation et l’inférence.
1.La phase de l’entraînement
Un grand ensemble de données d’entraînement est utilisé pour apprendre le réseau de neurones pendant la phase d’entraînement. Chaque exemple de données est présenté au réseau de neurones, et le poids de chaque neurone est ajusté pour réduire les erreurs de prédiction.
La phase de l’entraînement est généralement plus longue et plus coûteuse que la phase de la validation et l’inférence, car elle requiert une grande quantité de données et des ressources informatiques importantes.
2.La phase de la validation
Une fois que le réseau de neurones a été entraîné, on passe, alors, à l’étape de la validation. Cette dernière est effectuée pour vérifier que le modèle fonctionne correctement. Un ensemble de données distinct, appelé également ensemble de validation, est utilisé pour s’assurer du bon fonctionnement du modèle et évaluer sa performance.
Si le modèle ne fonctionne pas correctement, il est obligatoire d’ajuster les poids des neurones et ré-exécuter l’ensemble de données d’entraînement.
3.La phase de l’inférence
Durant la phase d’inférence, le modèle est utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données. Le modèle prend une entrée, telle qu’une image, et produit une sortie, comme par exemple la prédiction d’une classe ou la reconnaissance d’un objet.