Apprentissage Profond
L'apprentissage profond (DL) est une méthode d'intelligence artificielle (IA) utilisée pour apprendre aux ordinateurs à traiter les données d'une manière inspirée du cerveau humain.Les modèles d’apprentissage profond peuvent reconnaître des modèles complexes dans les images, le texte, le son et d’autres données pour générer des informations et des prédictions précises.
Le rôle de l'apprentissage profond
L’apprentissage profond a de nombreux cas d’utilisation dans l’automobile, l’aérospatiale, la fabrication, l’électronique, la recherche médicale et d’autres domaines. Voici quelques exemples d’apprentissage profond :
- Les voitures autonomes utilisent des modèles d’apprentissage en profondeur pour détecter automatiquement les panneaux de signalisation et les piétons.
- Le système de défense utilise l’apprentissage profond pour marquer automatiquement les zones d’intérêt dans l’imagerie satellite.
- L’analyse d’images médicales utilise l’apprentissage profond pour détecter automatiquement les cellules cancéreuses à des fins de diagnostic médical.
- Les usines utilisent des applications d’apprentissage en profondeur pour détecter automatiquement lorsque des personnes ou des objets se trouvent à une distance dangereuse des machines.
Ces différents cas d’utilisation d’apprentissage profond peuvent être divisés en quatre catégories : la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel (NLP) et les moteurs de recommandation.
Vision par ordinateur
La vision par ordinateur fait référence à la capacité des ordinateurs à extraire des informations et des connaissances à partir d’images et de vidéos. Les ordinateurs peuvent utiliser des techniques d’apprentissage en profondeur pour comprendre les images. La vision par ordinateur a diverses applications, comme indiqué ci-dessous :
- Modération du contenu pour supprimer automatiquement le contenu dangereux ou inapproprié dans les archives d'images et de vidéos
- Reconnaissance faciale, qui identifie les visages et les attributs tels que les yeux ouverts, les lunettes et la pilosité faciale
- Classification d'images pour identifier les logos de marque, les vêtements, les équipements de sécurité et d'autres détails de l'image
Reconnaissance vocale
Les modèles d’apprentissage profond peuvent analyser la parole humaine malgré les différences dans les modèles de parole, la hauteur, le ton, la langue et l’accent. Les assistants virtuels (comme Amazon Alexa) et les logiciels de transcription automatique utilisent la reconnaissance vocale pour effectuer des tâches telles que :
- Aide les agents du centre d'appels et catégorise automatiquement les appels.
- Convertissez les conversations cliniques en documents en temps réel.
- Ajoutez des sous-titres précis aux vidéos et aux transcriptions de réunions pour une couverture de contenu plus large.
Traitement du langage naturel
Les ordinateurs utilisent des algorithmes d’apprentissage profond pour extraire des informations et du sens des données textuelles et des documents. Cette capacité à traiter du texte naturel créé par l'homme a plusieurs cas d'utilisation, notamment dans les fonctionnalités suivantes :
- Agents virtuels automatisés et chatbots
- Résumer automatiquement des documents ou des articles d'actualité
- Analyse de veille stratégique de documents longs tels que des e-mails et des feuilles de calcul
- Index des phrases clés utilisées pour exprimer un sentiment (comme les commentaires positifs et négatifs sur les réseaux sociaux)
Moteur de recommandation
Les applications peuvent utiliser des méthodes d’apprentissage en profondeur pour suivre l’activité des utilisateurs et développer des recommandations personnalisées. Ils peuvent analyser le comportement de différents utilisateurs et les aider à découvrir de nouveaux produits ou services. Par exemple, de nombreuses sociétés de médias et de divertissement, telles que Netflix, Fox et Peacock, utilisent l’apprentissage profond pour fournir des recommandations vidéo personnalisées.
Comment fonctionne l'apprentissage profond
Les algorithmes d’apprentissage profond imitent les réseaux neuronaux du cerveau humain.Par exemple, le cerveau humain contient des millions de neurones interconnectés qui travaillent ensemble pour apprendre et traiter l’information. De même, les réseaux neuronaux d’apprentissage profond ou réseaux neuronaux artificiels sont constitués de plusieurs couches de neurones artificiels qui fonctionnent ensemble à l’intérieur d’un ordinateur.
Les neurones artificiels sont des modules logiciels appelés nœuds qui utilisent des calculs mathématiques pour traiter les données. Les réseaux de neurones artificiels sont des algorithmes d’apprentissage en profondeur qui utilisent ces nœuds pour résoudre des problèmes complexes.
Composants d'un réseau d'apprentissage profond
Les composants d'un réseau neuronal profond sont divisés en couche d'entrée, couche cachée et couche de sortie :
- Couche d'entrée : un ANN possède plusieurs nœuds dans lesquels les données sont introduites. Ces nœuds forment la couche d’entrée du système.
- Couches cachées : la couche d’entrée traite les données et les transmet à d’autres couches du réseau neuronal. Ces couches cachées traitent les informations à différents niveaux, ajustant leur comportement à mesure qu’elles reçoivent de nouvelles informations. Les réseaux d’apprentissage profond comportent des centaines de couches cachées et peuvent être utilisés pour analyser les problèmes sous de nombreux angles différents.
- Couche de sortie : la couche de sortie est constituée de nœuds qui génèrent des données. Un modèle d’apprentissage profond qui génère une réponse « oui » ou « non » n’a que deux nœuds dans la couche de sortie. En revanche, les nœuds qui génèrent une gamme plus large de réponses ont plus de nœuds.