Qu’est-ce que le Deep Learning ?

Vous êtes passionné d’Intelligence Artificielle et vous souhaitez mieux comprendre ce qu’est le Deep Learning ? Cet article est pour vous !

L’Intelligence Artificielle vous passionne ? Les domaines du Machine Learning et du Deep Learning vous intriguent ?

Nous vous expliquons ici ce qu’est le Deep Learning.

Qu’est-ce que le Deep Learning ?

Le Deep Learning (« l’apprentissage profond ») est une branche de l’Intelligence artificielle (IA). Issu et dérivé du Machine Learning, cette technique consiste à créer des algorithmes capables d’apprendre de manière autonome. 

A l’image du cerveau, le Deep Learning reposent sur les réseaux de neurones artificiels.

Leur développement a permis de faire des progrès importants dans l’analyse, par les ordinateurs, des signaux sonores ou visuels, la reconnaissance faciale et vocale,ainsi que la compréhension du langage.

Dans cet article, nous vous expliquons comment le Deep Learning fonctionne.

Le Deep Learning et le cerveau

Pour comprendre le Deep Learning, il est nécessaire de rappeler quelques notions neurologiques.

Le cerveau est composé de plus de 100 000 milliards de neurones. Chaque neurone est constitué de dendrites, par lesquelles il reçoit des signaux électriques. D’un axone, au travers duquel le signal passe pour accéder aux connexions synaptiques dont le rôle est de transmettre le signal à un autre neurone via ses propres dendrites.

Ces innombrables embranchements, composant un réseau complexe et comprenant plusieurs couches, rendent le cerveau capable de collecter, d’analyser et d’exprimer un nombre presque infini de données.

Le Deep Learning repose donc sur l’élaboration de réseaux de neurones artificiels. Plus le nombre de neurones est élevé, plus l’apprentissage sera performant.

Le Deep Learning, comment ça marche ?

Les réseaux de neurones artificiels sont divisés en trois parties ou trois couches :

• La famille des neurones inputpar laquelle les valeurs entrent.
• La famille des neurones intermédiaires, les hidden layers ou les couches cachées, dans lesquelles les valeurs sont modifiées.
• La famille des neurones output desquelles les données analysées sortent de la machine.

Pour permettre aux algorithmes d’apprendre de manière autonome, les ingénieurs doivent d’abord les entraîner. Durant cette première phase, appelée « supervised learning phase », nous supervisons la correspondance entre les entrées et sorties.

La technique de « Feed Forward » consiste à transmettre des données à nos neurones d’entrée. Chaque valeur voyage d’une couche de neurones à l’autre dans le réseau. Lors de ce passage, un poids de connexion (ou weight en anglais) est attribué à chaque valeur. Il modifie les valeurs dans le réseau et les recombine.

La fonction d’activation détermine, quant à elle, si les données vont être transmises d’une couche neuronale à l’autre. Ainsi, chaque neurone peut être soit actif ou inactif. Parmi les fonctions les plus connues, nous trouvons les fonctions Sigmoid, Relu, et Tanh.

A la sortie, les valeurs sont donc modifiées par les algorithmes et correspondent ou pas aux valeurs d’entrées. En cas d’erreur, des fonctions d’erreur permettent aux neurones de changer les poids de connexion et ainsi de recalculer les données tout au long du réseau. Ces révisions permettent aux algorithmes de sortir de nouvelles valeurs plus ou moins proches de celles attendues.

Petit à petit, les algorithmes s’affinent et finissent par être capable d’améliorer leur apprentissage de manière autonome. Plus le nombre de données et de valeurs d’entrées analysées par la machine sont importantes, et plus son apprentissage automatique sera précis.

Pour l’illustrer, imaginons que nous souhaitions apprendre à notre algorithme à reconnaître une image de chien. Avec le temps, la machine doit être capable de reconnaître toutes les images de chiens. En d’autres termes, lorsque nous entrons dans la machine des données (pixels, formes, etc.) correspondantes à une image de chien, l’ordinateur doit avoir pour sortie la valeur adéquate.

Grâce à la phase d’entraînement, l’algorithme va accumuler les données liées à la forme d’un chien. A Après avoir modifié, calculé, ajusté et rectifié un grand nombre de fois les sorties, le machine devient capable d’apprendre de manière autonome et de se perfectionner toute seule.

Il est important de rappeler dans ce contexte les réseaux de neurones convolutifs. Il s’agit d’une technique s’inspirant du système visuel humain qui permet à un ordinateur de reconnaître des détails très subtils.

Les domaines d’application du Deep Learning

Les applications du Deep Learning sont nombreuses. Nous pouvons en énumérer quelques-unes :

• Robotique
• Bio-informatique
• Intelligence Artificielle
• Santé
• Securité

• Reconnaissance de formes, de sons, de langages et de textes

En réalité, nous sommes aujourd’hui entourés de Deep Learning, traduction de texte automatique sur Google, reconnaissance faciale sur Facebook, reconnaissance vocale sur YouTube, etc.

L’Intelligence artificielle, le Machine Learning et le Deep Learning sont de véritables révolutions qui changent déjà notre monde.

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