Le deep learning est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui traite de grandes quantités de données à l’aide d’algorithmes inspirés de la structure et de la fonction du cerveau humain.
Il fait partie d’une famille plus large de méthodes d’apprentissage automatique basées sur l’apprentissage de représentations de données, par opposition aux algorithmes traditionnels spécifiques à une tâche.
Comment fonctionne le deep learning ?
Dans le deep learning, un modèle informatique apprend à effectuer des tâches de classification directement à partir d’images, de textes ou de sons. Il exécute une tâche de manière répétée, en apportant une petite modification pour améliorer le résultat.
Les modèles de deep learning peuvent dépasser les performances de l’homme.
Les modèles sont formés à l’aide d’un grand ensemble de données étiquetées et d’architectures de réseaux neuronaux qui contiennent de nombreuses couches.
La partie la plus importante d’un réseau neuronal de deep learning est une couche de nœuds de calcul appelés « neurones ». Chaque neurone est connecté à tous les neurones de la couche sous-jacente.
En raison du deep learning, le réseau neuronal exploite au moins deux couches cachées. L’ajout des couches cachées permet aux chercheurs d’effectuer des calculs plus approfondis.
Comment l’algorithme fonctionne-t-il alors ?
Le fait est que chaque connexion a son poids ou son importance.Mais, avec l’aide des réseaux neuronaux profonds, nous pouvons trouver automatiquement les caractéristiques les plus importantes pour la classification.
Cette opération s’effectue à l’aide de la fonction d’activation qui évalue la direction que doit prendre le signal pour chaque neurone, tout comme dans le cas d’un cerveau humain.
Types de couches de deep learning :
La couche de nœuds d’entrée reçoit les informations et les transfère aux nœuds sous-jacents ; ici, le réseau se fixe sur les modèles de contraste local comme important.
Les couches de nœuds cachés sont celles où les calculs apparaissent, c’est la couche qui utilise ces modèles de contraste local pour fixer sur les choses qui ressemblent.
Dans la couche des nœuds de sortie, les résultats des calculs apparaîtront. Dans cette couche, les caractéristiques seront appliquées aux modèles.
8 exemples pratiques d’apprentissage profond
Maintenant que nous sommes à une époque où les machines peuvent apprendre à résoudre des problèmes complexes sans intervention humaine, quels sont exactement les problèmes auxquels elles s’attaquent ?
Voici quelques-unes des tâches que le deep learning prend en charge aujourd’hui, et la liste ne fera que s’allonger à mesure que les algorithmes continueront d’apprendre grâce à l’injection de données.
Assistants virtuels
Qu’il s’agisse d’Alexa, de Siri ou de Cortana, les assistants virtuels des fournisseurs de services en ligne utilisent le deep learning pour mieux comprendre votre discours et le langage que les humains utilisent lorsqu’ils interagissent avec eux.
Traductions
De la même manière, les algorithmes de deep learning peuvent traduire automatiquement entre les langues. Cela peut être puissant pour les voyageurs, les hommes d’affaires et les fonctionnaires.
Vision pour les camions de livraison sans conducteur, les drones et les voitures autonomes
La façon dont un véhicule autonome comprend les réalités de la route et comment y répondre, qu’il s’agisse d’un panneau d’arrêt, d’une balle dans la rue ou d’un autre véhicule, c’est grâce aux algorithmes de deep learning.
Plus les algorithmes reçoivent de données, plus ils sont capables d’agir comme des humains dans leur traitement de l’information – en sachant qu’un panneau d’arrêt couvert de neige reste un panneau d’arrêt.
Chatbots et bots de service
Les chatbots et les robots de service qui assurent le service à la clientèle de nombreuses entreprises sont capables de répondre de manière intelligente et utile à un nombre croissant de questions auditives et textuelles grâce au deep learning.
Colorisation d’images
Transformer des images en noir et blanc en couleurs était autrefois une tâche effectuée méticuleusement par la main humaine.
Aujourd’hui, les algorithmes de deep learning sont capables d’utiliser le contexte et les objets des images pour les coloriser afin de recréer essentiellement l’image en noir et blanc en couleur. Les résultats sont impressionnants et précis.
Reconnaissance faciale
Le deep learning est utilisé pour la reconnaissance faciale, non seulement à des fins de sécurité, mais aussi pour marquer des personnes sur des publications Facebook.
Dans un avenir proche, nous pourrions être en mesure de payer des articles dans un magasin en utilisant simplement notre visage.
Le défi des algorithmes du deep learning pour la reconnaissance faciale est de savoir qu’il s’agit de la même personne, même si elle a changé de coiffure, si sa barbe a poussé ou a été rasée, ou si l’image prise est mauvaise en raison d’un mauvais éclairage ou d’une obstruction.
Médecine et produits pharmaceutiques
Du diagnostic des maladies et des tumeurs aux médicaments personnalisés créés spécifiquement pour le génome d’un individu, le deep learningdans le domaine médical retient l’attention de plusieurs des plus grandes entreprises pharmaceutiques et médicales.
Achats et divertissements personnalisés
Vous êtes-vous déjà demandé comment Netflix fait pour vous suggérer ce que vous devriez regarder ensuite ? Ou comment Amazon vous suggère ce que vous devriez acheter ensuite et que ces suggestions correspondent exactement à ce dont vous avez besoin sans le savoir auparavant ? Oui, ce sont les algorithmes de deep learning qui sont à l’œuvre.
Plus les algorithmes de deep learning acquièrent de l’expérience, plus ils s’améliorent. Les années à venir devraient être extraordinaires, car la technologie continue de mûrir.
