Le deep learning, c’est quoi ?
Le deep learning ou apprentissage profond est une des technologies principales du machine learning. C’est un système inspiré du cerveau humain avec un vaste réseau de neurones artificiels. Cela permet à la machine d’apprendre, toute seule, de ses expériences vécues sans programmation explicite.
Son fonctionnement
Les couches neuronales
Le terme « deep » fait allusion aux différentes couches du réseau neuronal qui s’accumulent au fil des améliorations et apprentissages du système. Chaque couche traite ses données d’entrées de manière spécifique et les transmet à la couche suivante, et ainsi de suite.
Exemple avec la reconnaissance visuelle
Pour mieux comprendre, je vous propose un exemple dans le domaine de la reconnaissance d’images. Un programme d’intelligence artificielle pourra faire le tri dans nos photos en reconnaissant le sujet.
Tout d’abord, il faut lui présenter une image du sujet pour qu’il apprenne à la reconnaître. Les pixels de cette photo sont les données fournies en entrée.
Ensuite, comme vu précédemment, les couches neuronales interagissent entre-elles, en réalisant des opérations mathématiques. En fonction de leurs résultats, chaque neurone sera activé ou non. Il y a de nombreuses couches intermédiaires. L’algorithme s’entraîne en définissant, au début, des réponses au hasard, car il ne possède alors aucune expérience, puis des réponses de plus en plus précises en apprenant de ses erreurs. Il va ajuster ses calculs pour diminuer l’écart entre les résultats obtenus et ceux attendus.
La couche de sortie est composée des différents résultats possibles.
Il existe d’autres algorithmes de deep learning, par exemple : le réseau de neurones convolutif, l’algorithme génératif, le transformeur…
A quoi sert le deep learning ?
Le deep learning est performant dans de nombreux domaines. En voici quelques-uns :
- La reconnaissance faciale et vocale : dans votre téléphone, par exemple
- La robotique : pour avoir la réaction attendue dans une situation donnée
- La traduction automatique
- Les véhicules autonomes
- Le diagnostic médical : les informations en grande quantité sont plus rapidement analysées
- Les recommandations personnalisées : sur les réseaux sociaux, lors de votre navigation…
- Les prédictions financières : il existe du trading automatique
- Les détections de fraudes : pour reconnaître les faux documents
- L’aérospatiale
Deep learning, machine learning et intelligence artificielle
Le deep learning est un dérivé du machine learning, qui est lui-même un sous-ensemble de l’intelligence artificielle.
L’intelligence artificielle (IA) permet à une machine d’imiter les capacités cognitives d’un être humain. Par exemple : la prise de décision, la reconnaissance d’objets, la résolution de problèmes et la compréhension du langage.
Le machine learning (ML) se centre sur la capacité d’apprentissage des systèmes. Ils s’améliorent par eux-mêmes sans programmation explicite, permettant de fournir des estimations et de développer une automatisation.
Le deep learning, que vous connaissez bien à présent, se positionne dans la résolution de problèmes plus complexes et l’apprentissage de nouvelles fonctionnalités en autonomie.
Une méthodologie d’enseignement, appelée adaptive learning, découle de ces innovations.
Pour aller plus loin
Deep learning ou apprentissage profond : c’est quoi ?
Qu’est-ce que le deep learning ?
Deep Learning ou apprentissage profond : définition, concept
