Apprentissage profond vs Réseaux de neurones

Il existe de nombreux concepts et techniques qui constituent 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 chacun d’eux correctement avant de plonger plus profondément :

• Apprentissage profond : Un sous-ensemble de l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond élimine une partie du prétraitement des données généralement impliqué dans l’apprentissage automatique. Les algorithmes d’apprentissage profond peuvent traiter des données non structurées, et pour simplifier, c’est un moyen d’automatiser l’analyse prédictive.
• Réseaux de neurones : Les réseaux de neurones sont également un sous-ensemble de l’apprentissage automatique et sont fondamentaux pour les algorithmes d’apprentissage profond. Inspirés par le cerveau humain, ils sont composés de différentes couches qui s’appuient sur les données d’entraînement pour améliorer leur précision avec le temps.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?

L’apprentissage profond tente de reproduire le cerveau humain en permettant aux systèmes de regrouper des données et de faire des prédictions incroyablement précises. Il s’agit d’un sous-ensemble de l’apprentissage automatique qui forme un ordinateur pour effectuer des tâches similaires à celles des humains, telles que la reconnaissance de la parole ou l’identification d’images. Grâce à l’apprentissage profond, les systèmes peuvent améliorer leurs capacités à classifier, reconnaître, détecter et décrire en utilisant des données.

L’apprentissage profond joue un rôle important dans de nombreuses technologies d’aujourd’hui, telles qu’Alexa et Siri. Il implique la formation d’un ordinateur par 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 utilise généralement des données structurées et étiquetées pour faire des prévisions, l’apprentissage profond peut utiliser des données non structurées. Cela signifie que la plupart du prétraitement des données généralement impliqué dans l’apprentissage automatique est éliminé. Les algorithmes d’apprentissage profond ingèrent et traitent ces données, qui peuvent inclure des éléments tels que du texte et des images, et ils automatisent l’extraction de caractéristiques. Tout cela signifie que l’apprentissage profond repose moins sur les humains que les 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 prévisions basées sur de nouvelles données qu’ils n’ont jamais rencontrées.

Les modèles d’apprentissage profond peuvent effectuer différents types de méthodes d’apprentissage. Par exemple, ils peuvent subir un apprentissage non supervisé, qui ne nécessite pas de jeux de données étiquetés. Cette technique d’apprentissage permet aux modèles de détecter des modèles dans les données et de les regrouper par certaines caractéristiques, le tout sans l’aide d’une supervision humaine.

Qu’est-ce que les réseaux de neurones ?

Les réseaux de neurones font partie du processus d’apprentissage automatique, et ils 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 profond.

Souvent appelés réseaux de neurones artificiels (ANN), les réseaux de neurones sont fondamentaux pour les algorithmes d’apprentissage profond. Inspirés par le 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 les données d’entraînement pour apprendre et améliorer leurs prévisions avec le temps, ce qui leur permet d’être utilisés pour une variété d’applications.

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

• Réseaux de neurones artificiels (ANN) : L’un des types les plus courants de réseaux d’apprentissage profond, les ANN sont des réseaux de calcul biologiquement inspirés composés de trois couches ou plus. Ils sont utilisés pour résoudre un large éventail de problèmes liés à la reconnaissance de la parole, à la traduction de texte et bien plus encore.
• Réseaux de neurones convolutionnels (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 de neurones, les CNN sont incroyablement efficaces avec les entrées d’image, de signal audio ou de parole. Ils s’appuient sur trois types principaux de couches : la couche de convolution, la couche de regroupement et la couche entièrement connectée (FC).
• Réseaux de neurones récurrents (RNN) : Un autre type principal de réseaux d’apprentissage profond, les RNN utilisent des données séquentielles ou des données de série chronologique pour résoudre des problèmes liés à la traduction de langage et au traitement du langage naturel (NLP).

Différences clés entre l’apprentissage profond et les réseaux de neurones

Malgré le fait que l’apprentissage profond intègre les réseaux de neurones dans son architecture, il existe une différence frappante entre les deux.

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

Certains des principaux composants d’un réseau de neurones incluent :

• Neurones : Une fonction mathématique conçue pour simuler le fonctionnement d’un neurone biologique. Il calcule la moyenne pondérée des données d’entrée et transmet des informations à travers une fonction non linéaire.
• Connexions et poids : Les connexions relient un neurone dans une couche à un autre neurone dans la même couche ou dans une couche différente. Une valeur de poids est connectée à chaque connexion, et elle représente la force de la connexion entre les unités.
• Fonction de propagation : Les réseaux de neurones se composent de deux fonctions de propagation. La première est la propagation avant, qui fournit la « valeur prédite ». La seconde est la propagation arrière, qui fournit la « valeur d’erreur ».
• Taux d’apprentissage : Le taux d’apprentissage d’un réseau de neurones détermine à quelle vitesse ou à quelle lenteur les valeurs de poids du modèle seront mises à jour.

Certains des principaux composants d’un modèle d’apprentissage profond incluent :

• Carte mère : Les modèles d’apprentissage profond sont alimentés par le chipset de la carte mère.
• Processeurs : Les modèles d’apprentissage profond nécessitent des GPU en fonction du nombre de cœurs et du coût du processeur.
• RAM : Les algorithmes d’apprentissage profond exigent une utilisation élevée de l’UC et d’un espace de mise en scène, et ils nécessitent une quantité massive de RAM.
• Alimentation : En raison des exigences de mémoire élevées, il est important pour les modèles d’apprentissage profond d’employer une alimentation électrique importante qui puisse gérer les fonctions complexes.

Certaines autres différences clés entre les réseaux de neurones et l’apprentissage profond incluent le temps nécessaire pour former le réseau. Les réseaux de neurones nécessitent moins de temps que les modèles d’apprentissage profond pour former le réseau. Les modèles d’apprentissage profond sont également plus précis que les réseaux de neurones, et ils montrent des performances plus élevées.

Les concepts d’apprentissage profond 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 des humains. Et dans le monde numérique d’aujourd’hui, l’IA est utilisée par des entreprises de toutes tailles et pour toutes sortes de tâches, qui sont effectuées beaucoup plus efficacement que les humains ne pourraient le faire seuls.