Apprentissage en profondeur vs réseaux de neurones

Il existe de nombreux concepts et techniques différents qui composent les domaines de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML). Deux de ces concepts sont l’apprentissage profond et les réseaux de neurones.

Définissons correctement chacun avant de plonger plus profondément : 

• L'apprentissage en profondeur: Sous-ensemble de l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond élimine une partie du prétraitement des données généralement impliqué dans le ML. Les algorithmes d’apprentissage profond peuvent traiter des données non structurées et, en termes simples, constituent un moyen d’automatiser l’analyse prédictive.

• Les réseaux de neurones: Les réseaux de neurones sont également un sous-ensemble de l'apprentissage automatique et sont fondamentaux pour les algorithmes d'apprentissage en profondeur. Inspirés du cerveau humain, ils sont composés de différentes couches qui s'appuient sur des données d'entraînement pour améliorer leur précision au fil du temps. 

Qu'est-ce que le Deep Learning?

L'apprentissage en profondeur tente d'imiter le cerveau humain en permettant aux systèmes de regrouper les données et de faire des prédictions incroyablement précises. Il s'agit d'un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui entraîne un ordinateur à effectuer des tâches de type humain, telles que la reconnaissance vocale ou l'identification d'images. Grâce à l'apprentissage en profondeur, les systèmes peuvent améliorer leurs capacités à classer, reconnaître, détecter et décrire à l'aide de données. 

L'apprentissage en profondeur joue un rôle important dans de nombreuses technologies d'aujourd'hui, telles qu'Alexa et Siri. Cela implique la formation de données d'un ordinateur via des algorithmes profonds pour apprendre de manière autonome en reconnaissant des modèles à l'aide de couches de traitement. 

Contrairement à l'apprentissage automatique classique, qui exploite généralement des données structurées et étiquetées pour faire des prédictions, l'apprentissage en profondeur peut utiliser des données non structurées. Cela signifie qu'une grande partie du prétraitement des données généralement impliqué dans l'apprentissage automatique est éliminée. Les algorithmes d'apprentissage en profondeur ingèrent et traitent ces données, qui peuvent inclure des éléments tels que du texte et des images, et ils automatisent l'extraction de fonctionnalités. Tout cela signifie que l'apprentissage en profondeur repose moins sur les humains que d'autres méthodes. 

Les algorithmes d’apprentissage profond utilisent également les processus de descente de gradient et de rétropropagation pour devenir plus précis. Cela leur permet également de faire des prédictions basées sur de nouvelles données qu’ils n’ont jamais rencontrées. 

Les modèles d'apprentissage profond peuvent mettre en œuvre différents types de méthodes d'apprentissage. Par exemple, ils peuvent procéder à un apprentissage non supervisé, qui ne nécessite pas d'ensembles de données étiquetés. Cette technique d'apprentissage permet aux modèles de détecter des tendances dans les données et de les regrouper selon certaines caractéristiques, sans intervention humaine. 

Que sont les réseaux de neurones ? 

Les réseaux de neurones constituent le processus d'apprentissage automatique et permettent aux programmes informatiques de reconnaître des modèles et de résoudre des problèmes dans les domaines de l'IA, de l'apprentissage automatique et de l'apprentissage en profondeur.

Souvent appelés réseaux de neurones artificiels (ANN), les réseaux de neurones sont fondamentaux pour l’apprentissage en profondeur. Inspirée du cerveau humain, leur structure imite les neurones biologiques. 

Les réseaux de neurones ont des couches de nœuds qui contiennent une couche d'entrée, une ou plusieurs couches cachées et une couche de sortie. Chaque neurone artificiel, ou nœud, se connecte à un autre. Les réseaux de neurones s'appuient sur des données d'entraînement pour apprendre et améliorer leurs prédictions au fil du temps, ce qui leur permet d'être utilisés pour une variété d'applications. 

Il est également important de noter qu'il existe différents types de réseaux de neurones : 

• Réseaux de neurones artificiels (ANN) : L'un des types les plus courants de réseaux d'apprentissage en profondeur, les ANN sont des réseaux informatiques d'inspiration biologique composés de trois couches ou plus. Ils sont utilisés pour résoudre un large éventail de problèmes impliquant la reconnaissance vocale, la traduction de texte et bien plus encore.

• Réseaux de neurones convolutifs (CNN) : Un autre type de réseaux d’apprentissage profond sont les CNN, qui sont particulièrement utiles pour les tâches de vision par ordinateur et de reconnaissance d’images. Supérieurs aux autres réseaux neuronaux, les CNN sont incroyablement efficaces avec les entrées d’image, de signal audio ou de parole. Ils s'appuient sur trois principaux types de couches : la couche convolutive, la couche de pooling et la couche entièrement connectée (FC).

• Réseaux de neurones récurrents (RNN) : Autre type principal de réseaux d'apprentissage en profondeur, les RNN utilisent des données séquentielles ou des séries chronologiques pour résoudre des problèmes liés à la traduction linguistique et au traitement du langage naturel (NLP).

Principales différences entre l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones

Malgré l'apprentissage en profondeur incorporant des réseaux de neurones dans son architecture, il existe une nette différence entre les deux. 

En plus d'être définis différemment, il existe également une différence majeure dans leurs structures. 

Certains des principaux composants d'un réseau de neurones comprennent : 

• Neurones : Fonction mathématique conçue pour simuler le fonctionnement d'un neurone biologique. Il calcule la moyenne pondérée des données d'entrée et relaie les informations via une fonction non linéaire.

• Connexion et poids : Les connexions relient un neurone d'une couche à un autre neurone de la même couche ou d'une couche distincte. Une valeur de poids est associée à chaque connexion et représente la force de la connexion entre les unités.

• Fonction de propagation : Les réseaux de neurones consistent en deux fonctions de propagation. La première est la propagation vers l'avant, qui fournit la "valeur prédite". La seconde est la propagation vers l'arrière, qui fournit la "valeur d'erreur".

• Taux d'apprentissage: Le taux d'apprentissage d'un réseau de neurones détermine la rapidité ou la lenteur avec laquelle les valeurs de poids du modèle seront mises à jour. 

Certains des principaux composants d'un modèle d'apprentissage en profondeur comprennent : 

• Carte mère: Les modèles d'apprentissage en profondeur sont alimentés par le chipset de la carte mère.

• Processeurs: Les modèles d'apprentissage en profondeur nécessitent des GPU basés sur le nombre de cœurs et le coût du processeur.

• RAM: Les algorithmes d'apprentissage en profondeur exigent une utilisation élevée du processeur et de la zone de scène, et ils nécessitent d'énormes quantités de RAM.

• PSU: En raison des exigences élevées en matière de mémoire, il est important que les modèles d'apprentissage en profondeur utilisent une grande unité d'alimentation capable de gérer les fonctions complexes. 

Certaines autres différences clés entre les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur incluent le temps nécessaire pour former le réseau. Les réseaux de neurones nécessitent moins de temps que les modèles d'apprentissage en profondeur pour entraîner le réseau. Les modèles d'apprentissage en profondeur sont également plus précis que les réseaux de neurones et affichent de meilleures performances. 

Les concepts d'apprentissage en profondeur et de réseaux de neurones sont fondamentaux pour les technologies d'intelligence artificielle d'aujourd'hui. Ils aident à automatiser les tâches intellectuelles qui étaient autrefois effectuées par les humains. Et dans le monde numérique d'aujourd'hui, l'IA est utilisée par des entreprises de toutes tailles et pour tous types de tâches, qui sont exécutées bien plus efficacement que ce que les humains pourraient accomplir seuls.