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Présentation du Deep Learning

Le Deep Learning est un type de Machine Learning qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour permettre aux systèmes numériques d’apprendre et de prendre des décisions basées sur des données non structurées et non étiquetées.

En général, le Machine Learning effectue l’apprentissage les systèmes d’IA pour qu’ils apprennent des expériences acquises avec des données, reconnaissent des modèles, effectuent des recommandations et s’adaptent. Avec le Deep Learning en particulier, au lieu de répondre uniquement à des ensembles de règles, les systèmes numériques enrichissent leurs connaissances à partir d’exemples, puis utilisent ces connaissances pour réagir, se comporter et agir comme des êtres humains.

Pourquoi le Deep Learning est important

Les scientifiques des données et les développeurs utilisent des logiciels de Deep Learning pour entraîner les ordinateurs afin qu’ils analysent les jeux de données volumineux et complexes, réalisent des tâches complexes et non linéaires et répondent au texte, à la voix ou aux images, souvent plus rapidement et de manière plus précise que les êtres humains. Ces fonctionnalités ont de nombreuses applications pratiques et ont rendu de nombreuses innovations modernes possibles. Par exemple, le Deep Learning est l’approche que les véhicules autonomes utilisent pour traiter les images et faire la distinction entre les piétons et les autres objets qu’ils rencontrent sur leur trajet ou que vos appareils intelligents utilisent pour comprendre vos commandes vocales.

Le Deep Learning est important car, à mesure que les volumes de données augmentent et que la capacité de calcul devient plus puissante et abordable, les entreprises des différents secteurs (distribution, santé, transport, fabrication, technologie, etc.) investissent dans le Deep Learning pour booster l’innovation, donner naissance à des opportunités et rester pertinentes.

Fonctionnement du Deep Learning

Le Deep Learning fonctionne en s’appuyant sur des architectures de réseaux neuronaux dans plusieurs couches, des unités de traitement graphique hautes performances déployées dans le cloud ou sur des clusters, et des volumes importants de données étiquetées pour atteindre des niveaux très élevés de précision de reconnaissance de texte, de parole et d’image. Tout cela peut aider vos développeurs à créer des systèmes numériques avec une intelligence humaine et à optimiser le temps de création en accélérant l’apprentissage du modèle, qui passe alors de quelques semaines à quelques heures.

Par exemple, un modèle de véhicule autonome peut nécessiter un entraînement constitué de milliers d’heures vidéo et de millions d’images. Sans Deep Learning, ce niveau d’apprentissage ne pourrait pas être effectué à grande échelle.

Présentation d’un framework Deep Learning

Pour faciliter l’implémentation de modèles Machine Learning complexes, les développeurs utilisent des frameworks Deep Learning comme TensorFlow ou PyTorch. Ces frameworks permettent de rationaliser le processus de collecte des données, qui peut ensuite être utilisé pour effectuer l’apprentissage des réseaux neuronaux. En outre, des accélérateurs comme le runtime ONNX peuvent être utilisés avec ces frameworks pour accélérer les modèles d’apprentissage et d’inférence.

Effectuer l’apprentissage des modèles Deep Learning

Il existe différentes stratégies et méthodes pour effectuer l’apprentissage des modèles Deep Learning. Examinons-en certaines.

Apprentissage supervisé

Avec l’apprentissage supervisé, un algorithme est entraîné sur les jeux de données étiquetés. Cela signifie que lorsque l’algorithme effectue une détermination sur une information, il peut utiliser les étiquettes incluses avec les données pour vérifier si cette détermination est correcte. Avec l’apprentissage supervisé, les données sur lesquelles les modèles sont entraînés doivent être fournies par des opérateurs humains, qui étiquettent les données avant de les utiliser pour effectuer l’apprentissage de l’algorithme.

Apprentissage non supervisé

Avec l’apprentissage non supervisé, les algorithmes sont entraînés sur des données qui ne contiennent pas d’étiquettes ou d’informations leur permettant de vérifier leurs déterminations. Au lieu de cela, le système trie et classe les données en fonction des modèles qu’il reconnaît de manière autonome.

Apprentissage par renforcement

Avec l’apprentissage par renforcement, un système résout des tâches à l’aide d’essais et d’erreurs afin de prendre une série de décisions en séquence et d’obtenir un résultat prévu, même dans un environnement complexe. Avec l’apprentissage par renforcement, l’algorithme n’utilise pas de jeux de données pour effectuer des déterminations, mais plutôt des informations qu’il collecte à partir d’un environnement.

Apprentissage par renforcement profond

Lorsque les techniques de Deep Learning et d’apprentissage par renforcement sont combinées, elles créent un type de Machine Learning appelé apprentissage par renforcement profond. Tout comme l’apprentissage par renforcement, l’apprentissage par renforcement profond utilise la prise de décision par la méthode essai-erreur et réalise des objectifs complexes, mais repose également sur des fonctionnalités Deep Learning pour traiter et comprendre un grand nombre de données non structurées.

Utilisation du Deep Learning

Le Deep Learning est utilisé dans les entreprises de divers secteurs d’activité pour un large éventail de cas d’usage. Voici quelques exemples d’utilisation courante du Deep Learning :

Reconnaissance de l’image, de la parole et des émotions

Le logiciel Deep Learning permet d’améliorer la précision de la reconnaissance des images, des paroles et des émotions, et d’activer les recherches dans les photos, les assistants numériques personnels, les véhicules autonomes, la sécurité publique, la sécurité numérique et d’autres technologies intelligentes.

Expériences personnalisées

Les services de streaming, les boutiques de e-commerce et d’autres entreprises utilisent des modèles Deep Learning pour piloter des recommandations automatisées de produits, films, musiques ou d’autres services et pour optimiser les expériences client en fonction des historiques d’achat, du comportement passé et d’autres données.

Chatbots

Les entreprises expérimentées utilisent le Deep Learning pour alimenter les bots conversationnels en ligne compatibles avec le texte ou la voix, aussi bien pour les questions fréquemment posées que pour les transactions de routine et le support technique. Elles remplacent les équipes d’agents de service et les files d’attente des clients par des réponses pertinentes, automatisées et contextuelles.

Assistants numériques personnels

Les assistants numériques personnels activés par la voix utilisent le Deep Learning pour comprendre des énoncés, réagir de manière appropriée aux requêtes et aux commandes en langage naturel, et même prendre des mesures ponctuelles.

Véhicules autonomes

Représentants non officiels de l’IA et du Deep Learning, les véhicules autonomes utilisent des algorithmes Deep Learning pour traiter plusieurs flux de données dynamiques en quelques secondes, sans avoir à demander des instructions, et réagissent à l’inattendu (plus rapidement qu’un conducteur humain).

De nombreuses entreprises utilisent des logiciels Machine Learning open source pour intégrer des solutions de Deep Learning à leurs organisations.

En savoir plus sur le Machine Learning open source

Présentation des réseaux neuronaux

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.

Utilisations possibles des réseaux neuronaux

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.

Réseaux neuronaux courants

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 :

Réseau neuronal convolutif (CNN)

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.

Réseau neuronal déconvolutif (DNN)

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.

Réseau antagoniste génératif (GAN)

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.

Réseau de neurones récurrents (RNN)

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.

Transformateurs

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.

Machine Learning et réseaux neuronaux

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.

Prise en main du Deep Learning sur Azure

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