Deep Learning

C'est quoi le deep learning

Le deep learning est une technique d'apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones pour apprendre à effectuer des tâches sans être explicitement programmés pour les effectuer.

Imaginons que nous voulions enseigner à un ordinateur comment reconnaître les chiens sur une photo. Avec le deep learning, nous pourrions lui montrer des milliers de photos de chiens et lui dire ce qu'est un chien. En utilisant ce qu'il a appris de ces photos, l'ordinateur pourrait ensuite essayer de reconnaître les chiens sur de nouvelles photos qu'il n'a jamais vues auparavant.

Le deep learning est très puissant parce qu'il peut apprendre à effectuer de nombreuses tâches différentes, comme la reconnaissance de la parole, la traduction de langues et la reconnaissance d'objets en image.

Il utilise des réseaux de neurones, qui sont un peu comme des "cerveaux" artificiels. Les réseaux de neurones sont composés de petits morceaux appelés "neurones" qui travaillent ensemble pour apprendre à faire quelque chose de nouveau.

Le deep learning est une technique très utile, mais c'est aussi une technique très complexe qui nécessite beaucoup de calculs. Heureusement, nous avons des ordinateurs qui sont très bons pour effectuer ce genre de calculs rapidement et efficacement.

Le deep learning est utilisé dans de nombreux domaines différents, comme la robotique, la médecine, la finance et l'industrie. Il peut être utilisé pour aider les médecins à diagnostiquer des maladies, pour aider les robots à naviguer dans le monde et pour aider les entreprises à prendre de meilleures décisions.

Le deep learning est une technique très cool et passionnante qui continue de se développer et de s'améliorer chaque jour. J'espère que vous avez maintenant une meilleure idée de ce qu'est le deep learning et comment il fonctionne.

Vocabulaire à connaitre dans le deep learning

• Réseau de neurones : un modèle de traitement du signal formé par une ou plusieurs couches de neurones reliées entre elles. Les réseaux de neurones sont utilisés pour l'apprentissage automatique et la reconnaissance de formes.

• Couche de neurones : une couche de neurones est un ensemble de neurones dans un réseau de neurones qui travaillent ensemble pour effectuer une tâche spécifique. Les couches de neurones sont organisées en couches et chaque couche peut être connectée à une ou plusieurs autres couches.

• Neurone : un neurone est une unité de traitement dans un réseau de neurones. Chaque neurone prend en entrée une ou plusieurs valeurs, les traite et produit une valeur de sortie.

• Poids : les poids sont des valeurs qui sont associées aux connexions entre les neurones dans un réseau de neurones. Ils déterminent l'importance de chaque entrée pour la sortie d'un neurone.

• Biais : un biais est une valeur qui est ajoutée à l'entrée d'un neurone avant de passer par la fonction d'activation. Il peut être utilisé pour ajuster l'output d'un neurone indépendamment des entrées.

• Fonction d'activation : une fonction d'activation est une fonction mathématique qui est utilisée pour transformer la sortie d'un neurone avant de la passer à la couche suivante. Les fonctions d'activation couramment utilisées dans les réseaux de neurones comprennent la fonction sigmoïde, la fonction tanh et la fonction ReLU.

• Perte : la perte est une mesure de l'erreur d'un modèle de deep learning. Elle mesure la différence entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles.

• Optimiseur : un optimiseur est un algorithme qui est utilisé pour ajuster les poids et les biais d'un modèle de deep learning afin de minimiser la perte. Des optimiseurs couramment utilisés dans le domaine du deep learning comprennent l'algorithme de descente de gradient stochastique (SGD), l'algorithme Adam et l'algorithme RProp.

• Rétropropagation : la rétropropagation est un algorithme utilisé pour entraîner les réseaux de neurones en utilisant des données d'entraînement et en ajustant les poids et les biais afin de minimiser la perte. Elle est également connue sous le nom de "backpropagation".

C'est quoi plus précisemment un neuronne en deep learning?

Un neurone est un petit morceau d'un réseau de deep learning qui s'occupe de traiter de l'information. Imaginez-le comme une petite boîte qui prend en entrée des nombres et qui en sort un autre nombre.

Les neurones sont reliés entre eux par des lignes appelées "synapses". Quand un neurone reçoit de l'information par une synapse, il la traite et envoie le résultat à un autre neurone par une autre synapse.

Les neurones sont très bons pour apprendre à faire de nouvelles choses en utilisant de l'information qu'on leur donne. Par exemple, si on veut enseigner à un neurone comment reconnaître un chat sur une photo, on peut lui montrer plusieurs photos de chats et lui dire ce qu'est un chat. Le neurone va alors apprendre à reconnaître les chats sur de nouvelles photos qu'il n'a jamais vues auparavant.

Le deep learning utilise des milliers de neurones qui travaillent ensemble pour apprendre à faire de nouvelles choses. C'est pour ça que c'est si puissant !

C'est quoi un plus précisemment un réseau de neurones?

Un réseau de neurones est un modèle de calcul inspiré du fonctionnement du cerveau humain. Il est constitué de plusieurs "neurones" reliés entre eux, qui sont capables de traiter des données et de prendre des décisions.

Un réseau de neurones est généralement utilisé en apprentissage automatique, où il est entraîné sur des données d'entrée et doit apprendre à effectuer une tâche spécifique, comme la reconnaissance de chiffres manuscrits ou la prédiction de la bourse.

Pour entraîner un réseau de neurones, on le nourrit avec des données d'entrée et on lui fournit les bonnes réponses (les "étiquettes"). Le réseau utilise ces exemples pour "apprendre" comment effectuer la tâche, en modifiant les poids de ses connections entre les neurones jusqu'à ce qu'il donne les bonnes réponses avec une certaine précision. Une fois entraîné, le réseau de neurones peut être utilisé pour traiter de nouvelles données d'entrée et produire des prédictions.

Poids

Le poids en deep learning, c'est comme un multiplicateur qui permet de donner plus ou moins d'importance à certaines parties des données lors de la prise de décision. Par exemple, si on demande au modèle de prédire la couleur d'un chat en fonction de plusieurs caractéristiques (par exemple, la couleur des yeux, la longueur du poil, etc.), le poids de chaque caractéristique peut être utilisé pour indiquer à quel point elle est importante pour la prédiction finale. Si la couleur des yeux a un poids élevé, cela signifie qu'elle sera très prise en compte par le modèle pour décider de la couleur du chat, tandis que si la longueur du poil a un poids faible, cela signifie qu'elle sera moins prise en compte.

Le poids est généralement déterminé automatiquement par le modèle lors de l'entraînement, en utilisant une technique appelée rétropropagation. Le poids de chaque caractéristique est ajusté de manière à minimiser la perte (c'est-à-dire l'écart entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles), de sorte que le modèle soit en mesure de faire des prédictions de plus en plus précises.

Le poids est un élément important du fonctionnement des réseaux de neurones, et il joue un rôle clé dans la capacité du modèle à apprendre à partir de données et à faire de bonnes prédictions.

Biais

Le biais en deep learning, c'est comme une préférence pour une certaine réponse plutôt qu'une autre. Par exemple, si on pose la question "Combien de pattes a un chat ?" à un modèle d'apprentissage en profondeur, et qu'on lui a enseigné uniquement des chats avec 4 pattes, il pourrait avoir un biais en faveur de la réponse "4" plutôt que "0", "2" ou "8". Cela peut être un problème parce que le modèle pourrait alors donner de mauvaises réponses pour des chats qui n'ont pas 4 pattes (par exemple, des chats à 3 pattes ou à 6 pattes).

Pour éviter ce genre de biais, il est important de donner au modèle un échantillon de données le plus varié possible lors de l'entraînement, afin qu'il puisse apprendre à traiter correctement des exemples qui diffèrent de ceux qu'il a vus auparavant. Si le modèle a vu un grand nombre d'exemples différents lors de l'entraînement, il sera moins enclin à avoir un biais et devrait être en mesure de donner de bonnes réponses pour des exemples nouveaux.

Perte

La perte en deep learning, c'est comme un score qui indique à quel point le modèle s'est trompé lorsqu'il a essayé de faire une prédiction. Par exemple, si on demande au modèle de prédire la couleur d'un chat (par exemple, noir ou blanc), et qu'il répond "noir" alors que le chat est en réalité blanc, on peut dire qu'il y a eu une perte, parce que la prédiction du modèle était incorrecte.

La perte est calculée en utilisant une fonction de perte, qui mesure l'écart entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles. Plus l'écart est grand, plus la perte sera importante. Lors de l'entraînement d'un modèle d'apprentissage en profondeur, on cherche à minimiser la perte en ajustant les paramètres du modèle de manière à ce qu'il soit en mesure de faire des prédictions de plus en plus précises.

La perte est un indicateur important de la performance du modèle, et il est souvent utilisé pour évaluer et comparer différents modèles d'apprentissage en profondeur. Si la perte est faible, cela signifie que le modèle est en mesure de faire de bonnes prédictions, tandis que si la perte est élevée, cela signifie que le modèle a du mal à prédire correctement les valeurs cibles.

Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé est une technique d'apprentissage automatique dans laquelle un modèle est entraîné sur des données étiquetées qui contiennent des exemples d'entrée et de sortie souhaités. L'objectif de l'apprentissage supervisé est de construire un modèle qui sera en mesure de faire des prédictions précises sur de nouvelles données, en utilisant les exemples d'entrée et de sortie fournis lors de l'entraînement.

Dans le domaine du deep learning, l'apprentissage supervisé est souvent utilisé pour résoudre des tâches de classification et de régression. Par exemple, on peut utiliser un réseau de neurones entraîné sur des données étiquetées pour classer des images en différentes catégories (par exemple, chat, chien, souris, etc.), ou pour prédire un prix de vente d'une maison en fonction de caractéristiques telles que la taille, l'emplacement et l'année de construction.

L'apprentissage supervisé est généralement considéré comme étant l'un des types d'apprentissage automatique les plus simples et les plus faciles à comprendre. Cependant, il nécessite des données étiquetées pour fonctionner correctement, ce qui peut être coûteux et fastidieux à obtenir.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage non supervisé, c'est comme un jeu de découverte ! On donne au modèle plein de données, mais on ne lui dit pas quoi faire avec. Le modèle doit alors essayer de trouver tout seul des choses intéressantes dans les données, comme des groupes de choses qui se ressemblent ou des patterns qui se répètent. C'est un peu comme si on donnait un puzzle à un enfant et qu'on lui disait : "Essaie de trouver des pièces qui vont ensemble !" C'est amusant et ça peut être très utile, mais c'est aussi un peu plus difficile que de simplement suivre des instructions.

Apprentissage par renforcement

L'apprentissage par renforcement, c'est la aussi c'est comme un jeu ! On donne au modèle une mission à accomplir, comme par exemple atteindre une cible ou éviter des obstacles. Le modèle essaie alors plusieurs choses et on lui donne des récompenses ou des punitions selon s'il réussit ou s'il échoue. À chaque fois qu'il reçoit une récompense, il essaie de reproduire ce qu'il a fait pour l'obtenir, et à chaque fois qu'il reçoit une punition, il essaie de ne pas reproduire ce qu'il a fait. Comme ça, il apprend petit à petit à mieux accomplir sa mission. C'est un peu comme si on jouait à un jeu de labyrinthe où on doit trouver la sortie en évitant des pièges : on essaie plusieurs choses, on voit ce qui marche et ce qui ne marche pas, et on s'améliore au fil du temps.

Backpropagation

La rétropropagation, aussi appelée "backpropagation", c'est une technique utilisée dans les réseaux de neurones pour ajuster les poids de chaque neurone de manière à minimiser la perte (c'est-à-dire l'écart entre les prédictions du modèle et les valeurs réelles).

Voici comment ça marche : lorsque le modèle fait une prédiction, on calcule la perte en comparant la prédiction au résultat réel. Si la perte est grande, cela signifie que la prédiction était mauvaise, et il faut ajuster les poids pour essayer de faire mieux la prochaine fois. Pour savoir comment ajuster les poids, on utilise la rétropropagation : on remonte en arrière dans le réseau de neurones et on regarde comment chaque neurone a contribué à la perte finale. Si un neurone a contribué à une perte importante, on ajuste son poids de manière à réduire cette perte la prochaine fois. On recommence ce processus jusqu'à ce que la perte soit minimisée et que les prédictions du modèle soient de plus en plus précises.

Gradient descent

Le gradient descent est un algorithme utilisé pour minimiser une fonction. Il est souvent utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique pour ajuster les paramètres d'un modèle de manière à ce qu'il soit en mesure de faire de bonnes prédictions.

Voici comment ça marche : on commence par choisir un point de départ au hasard dans l'espace des paramètres du modèle. On calcule alors la valeur de la fonction à ce point, et on regarde dans quelle direction on doit se déplacer pour réduire cette valeur. On se déplace alors un peu dans cette direction, on recalcule la valeur de la fonction et on regarde à nouveau dans quelle direction on doit se déplacer. On continue ce processus jusqu'à ce qu'on arrive à un point où la valeur de la fonction ne peut plus être réduite, c'est-à-dire un minimum local.

Le gradient descent est souvent utilisé pour minimiser la perte d'un modèle d'apprentissage automatique, en ajustant les paramètres du modèle de manière à ce qu'il soit en mesure de faire de bonnes prédictions. Il est généralement implémenté en utilisant une variante appelée "gradient descent with momentum", qui permet de converger plus rapidement vers un minimum local.

Mots clé / notions à maitriser

• Réseau de neurones
• Apprentissage automatique
• Reconnaissance de formes
• Neurone
• Poids
• Biais
• Fonction d'activation
• Perte
• Optimiseur
• Rétropropagation
• Descente de gradient
• Apprentissage en profondeur
• Réseau de convolution
• Réseau récurrent
• Apprentissage supervisé
• Apprentissage non supervisé
• Apprentissage par renforcement

Technologies

• TensorFlow
• PyTorch
• Keras
• Theano
• Scikit-learn
• Caffe
• MXNet

Conclusion

Et voilà, maintenant vous savez tout sur le deep learning ! Vous êtes devenus de véritables experts en réseaux de neurones profonds, en backpropagation, en gradient descent et en toutes ces choses techniques et compliquées qui font du deep learning ce qu'il est. Vous êtes prêts à affronter le monde du machine learning et à révolutionner le monde de l'IA avec vos nouvelles connaissances.

Mais avant de vous lancer tête baissée dans ce monde passionnant, n'oubliez pas une chose : le deep learning, c'est avant tout une question de données. Si vous n'avez pas de données de qualité, vous pouvez oublier toutes les belles théories et les algorithmes complexes, votre modèle ne sera jamais bon. Alors, avant de vous mettre à coder comme un fou, prenez le temps de réunir de bonnes données!