Les réseaux de neurones et L'apprentissage en profondeur sont actuellement les deux mots à la mode utilisés avec l’intelligence artificielle. Les développements récents dans le monde de l'intelligence artificielle peuvent être attribués à ces deux personnes, qui ont joué un rôle important dans l'amélioration de l'intelligence de l'IA.
Regardez autour de vous et vous trouverez de plus en plus de machines intelligentes. Grâce à Neural Networks et Deep Learning, des machines et des emplois autrefois considérés comme la force de l'homme sont désormais exécutés par des machines. Aujourd'hui, les machines ne sont plus conçues pour utiliser des algorithmes plus complexes, mais plutôt pour devenir des systèmes autonomes et autodidactes capables de révolutionner de nombreuses industries.
Les réseaux de neurones et L'apprentissage en profondeur ont donné un énorme succès aux chercheurs dans des tâches telles que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, la recherche de relations plus profondes dans des ensembles de données. Grâce à la disponibilité de grandes quantités de données et à la puissance de calcul, les machines peuvent reconnaître des objets, traduire des paroles, se former à identifier des schémas complexes, apprendre à concevoir des stratégies et à élaborer des plans d'urgence en temps réel.
Alors, comment ça marche exactement? Savez-vous que, pour comprendre l'apprentissage en profondeur, vous devez d'abord comprendre les réseaux de neurones? Lisez la suite pour en savoir plus.
Qu'est-ce qu'un réseau de neurones?
Un réseau de neurones est essentiellement un modèle de programmation ou un ensemble d’algorithmes permettant à un ordinateur d’apprendre à partir des données d’observation. Un réseau de neurones est similaire à un cerveau humain, qui fonctionne en reconnaissant les modèles. Les données sensorielles sont interprétées à l'aide d'une perception de la machine, d'un étiquetage ou d'une classification des entrées brutes. Les modèles reconnus sont numériques, inclus dans des vecteurs, dans lesquels les données telles que des images, du son, du texte, etc. sont traduites.
Pensez réseau de neurones! Pensez au fonctionnement d'un cerveau humain
Comme mentionné ci-dessus, un réseau de neurones fonctionne exactement comme un cerveau humain; il acquiert toutes les connaissances grâce à un processus d'apprentissage. Après cela, les poids synaptiques stockent les connaissances acquises. Pendant le processus d'apprentissage, les poids synaptiques du réseau sont reformés pour atteindre l'objectif souhaité.
Tout comme le cerveau humain, les réseaux de neurones fonctionnent comme des systèmes de traitement de l’information parallèles non linéaires qui effectuent rapidement des calculs tels que la reconnaissance et la perception de formes. En conséquence, ces réseaux fonctionnent très bien dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, audio et image, où les entrées / signaux sont par nature non linéaires.
En termes simples, vous pouvez vous souvenir du Réseau de neurones comme d’une capacité capable de stocker des connaissances comme un cerveau humain et de les utiliser pour faire des prédictions.
Structure des réseaux de neurones
Les réseaux de neurones sont constitués de trois couches,
- Couche d'entrée,
- Couche cachée, et
- Couche de sortie.
Chaque couche est composée d’un ou de plusieurs nœuds, comme indiqué dans le diagramme ci-dessous par de petits cercles. Les lignes entre les nœuds indiquent le flux d'informations d'un nœud à l'autre. L’information circule de l’entrée à la sortie, c’est-à-dire de la gauche vers la droite (dans certains cas, elle peut aller de la droite vers la gauche ou dans les deux sens).
Les nœuds de la couche d'entrée sont passifs, ce qui signifie qu'ils ne modifient pas les données. Ils reçoivent une valeur unique sur leur entrée et dupliquent la valeur sur leurs sorties multiples. Considérant que, les nœuds de la couche cachée et de la couche de sortie sont actifs. Ainsi, ils peuvent modifier les données.
Dans une structure interconnectée, chaque valeur de la couche d'entrée est dupliquée et envoyée à tous les nœuds cachés. Les valeurs qui entrent dans un nœud caché sont multipliées par des poids, un ensemble de nombres prédéterminés stockés dans le programme. Les entrées pondérées sont ensuite ajoutées pour produire un nombre unique. Les réseaux de neurones peuvent avoir un nombre quelconque de couches et un nombre quelconque de nœuds par couche. La plupart des applications utilisent la structure à trois couches avec un maximum de quelques centaines de nœuds d'entrée.
Exemple de réseau de neurones
Considérons un réseau de neurones reconnaissant des objets dans un signal sonar, et 5 000 échantillons de signal sont stockés dans le PC. Le PC doit déterminer si ces échantillons représentent un sous-marin, une baleine, un iceberg, des roches marines ou rien du tout. Les méthodes DSP conventionnelles aborderaient ce problème avec des mathématiques et des algorithmes, tels que l'analyse de corrélation et de spectre de fréquence.
Avec un réseau de neurones, les 5 000 échantillons seraient acheminés vers la couche d'entrée, ce qui ferait apparaître des valeurs à partir de la couche de sortie. En sélectionnant les poids appropriés, la sortie peut être configurée pour rapporter un large éventail d'informations. Par exemple, il pourrait y avoir des sorties pour: sous-marin (oui / non), rocher marin (oui / non), baleine (oui / non), etc.
Avec les autres poids, les sorties peuvent classer les objets comme métalliques ou non métalliques, biologiques ou non biologiques, ennemis ou alliés, etc. Aucun algorithme, aucune règle, aucune procédure; seule une relation entre l'entrée et la sortie dictée par les valeurs des poids sélectionnés.
Maintenant, comprenons le concept de Deep Learning.
Qu'est-ce qu'un apprentissage en profondeur?
L'apprentissage en profondeur est fondamentalement un sous-ensemble des réseaux de neurones; Peut-être pouvez-vous dire un réseau de neurones complexe avec de nombreuses couches cachées.
Techniquement parlant, l'apprentissage en profondeur peut également être défini comme un ensemble puissant de techniques d'apprentissage dans les réseaux de neurones. Il s'agit de réseaux de neurones artificiels (RNA) composés de nombreuses couches, d'ensembles de données volumineux et d'un matériel informatique puissant pour rendre possible un modèle de formation compliqué.Il contient la classe de méthodes et de techniques qui utilisent des réseaux de neurones artificiels avec plusieurs couches de fonctionnalités de plus en plus riches.
Structure du réseau d'apprentissage en profondeur
Les réseaux d'apprentissage en profondeur utilisent principalement des architectures de réseau de neurones et sont donc souvent appelés réseaux de neurones profonds. L’utilisation du travail «en profondeur» fait référence au nombre de couches cachées dans le réseau de neurones. Un réseau de neurones conventionnel contient trois couches cachées, tandis que les réseaux profonds peuvent avoir jusqu'à 120-150.
Deep Learning consiste à alimenter un système informatique en un grand nombre de données, qu'il peut utiliser pour prendre des décisions concernant d'autres données. Ces données sont alimentées par des réseaux de neurones, comme c'est le cas dans l'apprentissage automatique. Les réseaux d'apprentissage en profondeur peuvent apprendre des fonctionnalités directement à partir des données sans avoir à extraire manuellement les fonctionnalités.
Exemples d'apprentissage en profondeur
L'apprentissage en profondeur est actuellement utilisé dans presque tous les secteurs, de l'automobile à l'aérospatiale en passant par l'automatisation et le médical. Voici quelques exemples.
- Google, Netflix et Amazon: Google l'utilise dans ses algorithmes de reconnaissance vocale et d'image. Netflix et Amazon utilisent également l'apprentissage en profondeur pour décider de ce que vous voulez regarder ou acheter.
- Conduite sans conducteur: les chercheurs utilisent des réseaux d'apprentissage en profondeur pour détecter automatiquement des objets tels que des panneaux d'arrêt et des feux de circulation. L'apprentissage en profondeur est également utilisé pour détecter les piétons, ce qui contribue à réduire les accidents.
- Aérospatiale et défense: l'apprentissage en profondeur est utilisé pour identifier des objets provenant de satellites qui localisent des zones d'intérêt et pour identifier des zones sûres ou non sécurisées pour les troupes.
- Grâce à Deep Learning, Facebook trouve et identifie automatiquement les amis dans vos photos. Skype peut traduire les communications parlées en temps réel et avec une grande précision.
- Recherche médicale: des chercheurs en médecine utilisent l'apprentissage en profondeur pour détecter automatiquement les cellules cancéreuses
- Automatisation industrielle: l'apprentissage en profondeur contribue à améliorer la sécurité des travailleurs autour des machines lourdes en détectant automatiquement le moment où des personnes ou des objets se trouvent à une distance dangereuse des machines.
- Électronique: l'apprentissage en profondeur est utilisé dans la traduction automatique de la parole et de l'audience.
Conclusion
Le concept de réseaux de neurones n’est pas nouveau et les chercheurs ont connu un succès modéré au cours de la dernière décennie. Mais le véritable changeur de jeu a été l'évolution des réseaux de neurones profonds.
En surpassant les approches traditionnelles d’apprentissage automatique, il a montré que des réseaux de neurones profonds peuvent être formés et testés non seulement par quelques chercheurs, mais aussi par des entreprises multinationales du secteur des technologies capables de proposer de meilleures innovations dans un avenir proche.
Grâce à Deep Learning et au réseau de neurones, l’IA n’est pas seulement en train de s’acquitter de ses tâches, elle a commencé à réfléchir!
