Présentation du Deep Learning

Un réseau neuronal artificiel est une architecture numérique qui imite les processus cognitifs humains pour modéliser des modèles complexes, développer des prédictions et réagir de manière appropriée aux stimulations externes. Les données structurées sont requises pour de nombreux types de Machine Learning, contrairement aux réseaux neuronaux qui sont capables d’interpréter les événements qui se produisent dans le monde autour d’eux comme des données qui peuvent être traitées.

Chaque fois que vous lisez un rapport, regardez un film, conduisez une voiture ou sentez une fleur, des milliards de neurones dans votre cerveau traitent les informations par le biais de minuscules signaux électriques. Chaque neurone traite les entrées, et les résultats sont transférés au neurone suivant en vue de leur traitement ultérieur, en produisant instantanément des informations utiles, un rire, un pied sur le frein ou un peu de bonheur. Dans le Machine Learning, les réseaux neuronaux autorisent les systèmes numériques à interpréter et à réagir à peu près de la même façon.

Un réseau de neurones artificiels est comme un cerveau plein de neurones numériques. Bien que la plupart des réseaux de neurones artificiels soient des imitations rudimentaires de la réalité, ils peuvent toujours traiter de gros volumes de données non linéaires pour résoudre des problèmes complexes qui pourraient autrement nécessiter une intervention humaine. Par exemple, les analystes bancaires peuvent utiliser les réseaux de neurones artificiels pour traiter les demandes de prêt et prédire la probabilité qu’un défaut de paiement du demandeur.

Dans le Machine Learning, les réseaux neuronaux sont utilisés pour l’apprentissage et la modélisation d’entrées et de sorties complexes et volatiles, en déduisant des relations invisibles et en établissant des prédictions sans restrictions de distribution des données. Les modèles de réseau neuronal constituent la base de nombreuses applications de Deep Learning, telles que la vision par ordinateur et le traitement en langage naturel, qui peuvent aider à prendre en charge la protection contre les fraudes, la reconnaissance faciale ou les véhicules autonomes.

La plupart des entreprises s’appuient sur des prévisions pour façonner les décisions commerciales, les stratégies de vente, les stratégies financières et l’utilisation des ressources. Toutefois, les limitations inhérentes aux prévisions traditionnelles compliquent souvent la prédiction de processus complexes et dynamiques avec plusieurs facteurs sous-jacents souvent masqués, tels que l’évolution du marché boursier. Les modèles de réseau neuronal Deep Learning exposent des relations non linéaires complexes et modélisent des facteurs invisibles afin que les entreprises puissent développer des prévisions précises pour la plupart de leurs activités.

Il existe des douzaines de types différents de réseaux neuronaux d’IA et chacun convient à différentes applications Deep Learning. Utilisez un réseau neuronal artificiel adapté à vos besoins professionnels et technologiques. Voici quelques exemples de réseaux neuronaux d’IA courants :

Les développeurs utilisent un réseau neuronal convolutif (CNN) pour aider les systèmes d’IA à convertir des images en matrices numériques. Utilisé principalement pour la classification d’images et la reconnaissance d’objets, le réseau neuronal convolutif (CNN) convient pour la reconnaissance faciale, la détection de thèmes et les analyses de sentiments.

Si des signaux de réseau complexes ou volumineux sont perdus ou enchevêtrés avec d’autres signaux, un réseau neuronal déconvolutif aidera à les trouver. Les réseaux neuronaux déconvolutifs sont utiles pour le traitement des images haute résolution et les estimations de flux optique.

Les ingénieurs utilisent un réseau antagoniste génératif (GAN) pour entraîner des modèles sur la manière de générer de nouvelles informations ou de nouveaux documents qui imitent les propriétés spécifiques des données d’apprentissage. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) aident les modèles à distinguer les différences subtiles entre les originaux et les copies pour créer des copies plus authentiques. Les réseaux antagonistes génératifs (GAN) sont utilisés dans le cadre de la génération d’images et de vidéos haute fidélité, de la reconnaissance faciale avancée et de la super-résolution.

Un réseau de neurones récurrents (RNN) entre des données sur des couches masquées avec des délais spécifiques. Le calcul réseau prend en compte les informations historiques dans les états actuels et les entrées supérieures ne modifient pas la taille du modèle. Les réseaux de neurones récurrents sont un bon choix pour la reconnaissance vocale, les prévisions avancées, la robotique et d’autres charges de travail Deep Learning complexes.

Les transformateurs sont conçus pour gérer des données d’entrée séquentielles. Toutefois, ils ne sont pas limités au traitement de ces données dans un ordre séquentiel. En effet, les transformateurs utilisent l’attention, une technique qui permet aux modèles d’attribuer différents niveaux d’influence à différents éléments de données d’entrée et d’identifier le contexte pour des éléments de données spécifiques dans une séquence d’entrée. Cela permet d’augmenter le niveau de parallélisation, ce qui peut réduire les temps d’apprentissage du modèle.

Bien que les réseaux neuronaux soient considérés comme un sous-ensemble du Machine Learning, il existe des différences significatives entre les réseaux neuronaux et les modèles Machine Learning standard.

Premièrement, les réseaux neuronaux sont généralement plus complexes et peuvent fonctionner de manière plus indépendante que les modèles Machine Learning classiques. Par exemple, un réseau neuronal peut déterminer par lui-même si ses prédictions et résultats sont exacts, tandis qu’un modèle Machine Learning a besoin de l’entrée d’un ingénieur humain pour effectuer cette distinction.

En outre, le réseau neuronal est structuré afin qu’il puisse continuer à apprendre et à prendre des décisions intelligentes par lui-même. Les modèles Machine Learning, quant à eux, sont limités à la prise de décision basée uniquement sur ce qui a fait l’objet spécifique d’un entraînement.