Qu’est-ce que le Deep Learning ?

Le deep learning est un type de machine learning qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes. Il a été utilisé dans de nombreuses applications, de la traduction de langues aux voitures à conduite autonome, mais il peut être délicat pour les débutants. C’est pourquoi nous sommes là ! Nous allons vous expliquer ce qu’est le deep learning et comment vous pouvez l’utiliser dans vos propres projets.

Définition du Deep Learning

Le deep learning est un sous-domaine du machine learning qui repose sur l’apprentissage de représentations de données, par opposition à des algorithmes spécifiques à une tâche. L’apprentissage peut être supervisé, semi-supervisé ou non supervisé. Les architectures de deep learning telles que les réseaux neuronaux profonds, les réseaux de croyance profonds et les réseaux neuronaux récurrents ont été appliquées à des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et la reconnaissance audio.

Dans l’apprentissage supervisé, un programme informatique est exposé à des exemples d’entrée-sortie connus sous le nom de données de formation, après quoi le programme généralise son expérience en créant un modèle interne qui lui permet de générer des sorties raisonnables pour de nouveaux cas. En d’autres termes, le programme informatique apprend à partir d’exemples de données afin d’être en mesure de produire des résultats précis lorsqu’on lui présente de nouvelles données; ce processus peut être répété sur de nombreuses itérations (époques) jusqu’à ce que les performances atteignent le niveau de précision souhaité. La capacité des modèles de réseaux neuronaux profonds à apprendre des mappings non linéaires complexes les rend particulièrement utiles dans des domaines où les données sont moins structurées qu’on ne le pensait auparavant : l’un de ces domaines est le traitement du langage naturel (NLP).

À quoi sert le Deep learning ?

Le deep learning est une classe d’algorithmes qui peuvent apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Les réseaux de deep learning sont vaguement inspirés du cerveau, où les neurones du néocortex effectuent des tâches de deep learning comme la reconnaissance visuelle et auditive.

Un réseau neuronal convolutif profond (CNN) utilise plusieurs couches de traitement entre l’entrée et la sortie, créant une hiérarchie de caractéristiques à chaque couche. Les CNN sont utilisés en vision par ordinateur pour reconnaître des objets dans des images ou des vidéos en temps réel, mais ils sont également utiles pour d’autres tâches comme la reconnaissance vocale ou la traduction entre langues.

Le nombre de couches d’un CNN détermine sa complexité – plus il est complexe, meilleures sont les performances qu’il peut offrir. Mais il y a une limite supérieure pour chaque couche individuelle ; l’ajout d’un trop grand nombre de couches rendra les CNN moins efficaces pour collecter des informations à partir de leurs entrées et les traiter en sorties assez rapidement pour suivre les applications du monde réel telles que les véhicules autonomes qui nécessitent des temps de réponse de quelques millisecondes.

 

Quels sont les différents modèles du Deep Learning ?

Il existe deux principaux types de deep learning :

Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) : Les CNN sont basés sur la structure du cortex visuel et utilisent des couches convolutives pour extraire les caractéristiques d’une image d’entrée. Les CNN sont utilisés pour des tâches de reconnaissance d’images et se sont avérés très efficaces pour détecter des objets dans des images.

Réseaux neuronaux récurrents (RNN) : Les RNN reposent sur un principe simple selon lequel si quelque chose s’est produit dans le passé, il est probable que cela se reproduira dans le futur (c’est ce qu’on appelle la  » dépendance temporelle « ). Les RNN ont connu un grand succès dans la modélisation de séquences telles que la parole ou le texte, car ils peuvent apprendre à prédire ce qui va se passer ensuite en fonction de ce qui s’est passé précédemment.

Dans quel secteur d’activité s’applique le Deep Learning ?

Le deep learning a été appliqué avec succès dans un certain nombre de domaines, notamment la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel et la traduction automatique. Le deep learning fournit également un moyen de représenter les connaissances et de faire des déductions à partir de données. Certains sont plus évidents que d’autres et certains sont encore émergents.

Dans le domaine de la santé, le deep learning a été utilisé pour détecter le cancer du sein plus tôt et avec plus de précision. Il est également utilisé pour identifier le cancer de la peau et d’autres formes de cancer sur des images médicales telles que les IRM et les scanners.

Dans le domaine juridique, le deep learning est utilisé pour prédire si une personne va récidiver ou si elle est susceptible d’être violente. Cela pourrait être utile dans les décisions de libération conditionnelle et les recommandations de condamnation.

Dans le secteur manufacturier, le deep learning est utilisé à des fins de contrôle de la qualité, par exemple pour détecter les défauts des produits ou des matériaux avant qu’ils n’atteignent les consommateurs.

En plus de ces secteurs, le deep Learning a un fort impact sur le secteur financier et son application dans le trading. Le principal avantage du Deep Learning dans le trading est qu’il peut être utilisé pour des prédictions sur des événements futurs. L’analyse des données est basée sur des données historiques concernant des événements passés et leurs conséquences. Les résultats sont ensuite utilisés pour des prédictions sur des événements futurs et leurs conséquences.

Le Deep Learning vous permet de prédire les tendances futures du marché en analysant les données historiques du passé. Il s’agit notamment d’analyser la volatilité de certaines actions dans le temps et de déterminer lesquelles stabiliseront leurs prix dans le temps ou deviendront plus volatiles pendant différentes périodes.

Il est important de noter que même si le Deep Learning peut être utilisé dans divers domaines d’activité, il ne peut pas remplacer complètement l’intuition humaine. Il ne fait que fournir un outil supplémentaire pour prendre des décisions sur la base des connaissances existantes et de l’intuition construite au fil du temps par l’expérience de situations similaires déjà vécues par les humains dans leur vie jusqu’à présent.

Comment apprendre le deep learning ?

Pour les débutants, la meilleure façon d’apprendre le deep learning est d’apprendre les bases du machine learning. Vous pouvez ensuite passer aux réseaux neuronaux, qui sont un sous-ensemble de machine learning.

Une fois que vous avez saisi les concepts des réseaux neuronaux, il est temps de passer à Python. Python  est l’un des langages les plus populaires utilisés pour le développement de modèles du deep learning. Il est facile à utiliser et suffisamment rapide pour prototyper rapidement des modèles, tout en étant suffisamment puissant pour créer des modèles complexes plus tard dans votre carrière.

Une fois que vous avez appris Python et ses liens avec les cadres de deep learning, il est temps de prendre en main Tensorflow ou Keras, deux bibliothèques open source qui peuvent vous aider à construire des réseaux neuronaux de manière efficace en peu de temps ! Toutes deux fournissent des API de haut niveau qui permettent aux utilisateurs n’ayant aucune expérience préalable de l’écriture de code (Python) d’interagir directement avec leurs ensembles de données par le biais d’interfaces utilisateur (IU) intuitives.

Une fois que vous aurez maîtrisé ces deux outils – ou du moins commencé à les utiliser régulièrement -, il peut être intéressant d’examiner d’autres frameworks comme PyTorch ou Caffe avant de vous lancer dans des projets sérieux où la vitesse est vraiment importante (par exemple, la formation d’un modèle de reconnaissance d’images en quelques minutes au lieu de quelques heures).

Les meilleurs langages de programmation pour le deep learning

Tous ces langages vous permettent de faire du deep learning, mais certains sont mieux adaptés à des applications spécifiques.

Python est un langage polyvalent qui peut être utilisé pour tout type de programmation, y compris le deep learning. Il dispose d’une grande communauté d’utilisateurs et de nombreuses ressources disponibles sur Internet, ainsi que de bibliothèques qui facilitent la réalisation de certaines tâches comme la reconnaissance d’images ou le traitement du langage naturel .

R est également un langage polyvalent mais plus orienté vers l’analyse statistique (comme Python). La communauté R est beaucoup plus petite que celle de Python, donc ne vous attendez pas à autant de ressources lorsque vous cherchez quelque chose de nouveau à apprendre sur le deep learning. Java a été conçu à l’origine comme un langage de programmation orienté objet, mais aujourd’hui, la plupart des gens l’utilisent en combinaison avec d’autres frameworks comme Hadoop ou Spark, qui fournissent des outils pour le traitement des données volumineuses, ce qui est nécessaire pour travailler avec de grands ensembles de données provenant de modèles de machine learning formés à l’aide d’algorithmes de deep learning.

Différence entre le deep learning Vs machine learning

Comme vous pouvez le constater, le deep learning est un sous-ensemble du machine learning, de l’intelligence artificielle, de la science des données et de la perception artificielle. Le deep learning relève également de la vision par ordinateur (ce qui explique pourquoi il implique la reconnaissance des objets). Le deep learning est également lié au traitement du langage naturel.

La différence entre le deep learning et le machine learning peut sembler déroutante au premier abord, mais une fois que vous aurez compris comment chaque terme fonctionne séparément et ensemble dans le cadre d’un écosystème de technologies qui constituent l’IA, vous comprendrez mieux.

Le deep learning est la dernière révolution de l’IA, et il est en train de changer notre monde. Des ordinateurs capables de voir aux voitures à conduite autonome, le deep learning révolutionne la façon dont nous interagissons avec la technologie.