Une introduction aux réseaux de neurones et à l'apprentissage en profondeur : structures, types et limites

Depuis que vous lisez cet article, il y a de fortes chances que vous ayez une compréhension de base de l'apprentissage automatique - sinon des détails techniques, du moins des aspects théoriques de l'apprentissage automatique.

Le Deep Learning est la prochaine étape logique après le machine learning. Dans l'apprentissage automatique traditionnel, les machines ont été conçues pour apprendre en se basant sur la supervision ou le renforcement. L'apprentissage en profondeur, cependant, vise à reproduire le processus d'apprentissage humain et permet aux systèmes d'apprendre par eux-mêmes.

Ceci est rendu possible grâce aux réseaux de neurones. Pensez aux neurones de votre cerveau et à leur fonctionnement. Imaginez maintenant s'ils étaient convertis en réseaux artificiels - c'est ce que sont les réseaux de neurones artificiels.

L'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones vont révolutionner le monde que nous connaissons, et il y a beaucoup à déballer en ce qui concerne cette technologie.

Dans cet article d'introduction, nous vous donnerons une brève compréhension de l'apprentissage en profondeur ainsi que du fonctionnement des réseaux de neurones, quels sont leurs différents types et quelles sont certaines des limites des réseaux de neurones.

Apprentissage en profondeur - Un bref aperçu

L'apprentissage en profondeur peut être considéré comme un sous-domaine de l'apprentissage automatique. Cependant, contrairement à tout algorithme ou système d'apprentissage automatique traditionnel, les systèmes d'apprentissage en profondeur utilisent plusieurs couches pour extraire des fonctionnalités de haut niveau à partir de l'entrée brute avec laquelle ils sont alimentés. Plus le nombre de couches est grand, plus le réseau sera "profond", et meilleurs seront l'extraction des caractéristiques et l'apprentissage global.

Le terme apprentissage en profondeur existe depuis les années 1950, mais les approches à l'époque étaient assez impopulaires. Au fur et à mesure que la recherche se poursuit dans ce domaine, l'apprentissage en profondeur continue de progresser et nous disposons aujourd'hui de méthodes sophistiquées d'apprentissage en profondeur alimentées par des réseaux de neurones.

Certaines des applications les plus populaires des réseaux de neurones dans l'apprentissage en profondeur impliquent la détection de visages, la détection d'objets, la reconnaissance d'images, la détection et la transcription de la synthèse vocale, etc. Mais nous ne faisons qu'effleurer la surface – il y a encore beaucoup à découvrir !

Donc, avant de plonger plus profondément dans la compréhension de l'apprentissage en profondeur, nous devons d'abord commencer par comprendre ce qu'est un réseau de neurones artificiels dans l'IA.

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Réseau neuronal artificiel

Les ANN s'inspirent du fonctionnement réel du cerveau humain et constituent la base de l'apprentissage en profondeur. Ces systèmes prennent des données, s'entraînent à trouver des modèles dans les données et trouvent des sorties pour un nouvel ensemble de données similaires.

C'est ce qui alimente l'apprentissage en profondeur - les réseaux de neurones apprennent par eux-mêmes et deviennent plus forts pour trouver des modèles automatiquement, sans aucune intervention humaine. En conséquence, les réseaux de neurones peuvent agir comme un système de tri et d'étiquetage des données.

Comprenons en profondeur les ANN en comprenant d'abord les Perceptrons.

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Perceptron

Les RNA sont constitués d'unités plus petites, tout comme les réseaux neuronaux de notre cerveau sont constitués d'unités plus petites appelées neurones. Les plus petites unités d'ANN sont appelées perceptrons. Essentiellement, le perceptron contient une ou plusieurs couches d'entrée, un biais, une fonction d'activation et une sortie finale.

Le perceptron fonctionne en recevant des entrées, les multiplie par le poids et les transmet à travers une fonction d'activation pour produire une sortie. L'ajout de biais est important pour qu'aucun problème ne se produise même si toutes les entrées sont nulles. Il fonctionne sur la formule suivante :

Y = ∑ (poids * entrée) + biais

Donc, la première chose qui se passe, ce sont les calculs dans le perceptron unique. Ici, la somme pondérée est calculée et transmise à la fonction d'activation. Encore une fois, il peut y avoir différents types de fonctions d'activation comme la fonction trigonométrique, la fonction d'étape, la fonction d'activation, etc.

Structure d'un réseau de neurones artificiels

Pour développer un réseau de neurones, la première étape consiste à regrouper différentes couches de perceptrons. De cette façon, nous obtenons un modèle de perceptron multicouche.

Parmi ces multiples couches, la première couche est la couche d'entrée. Cette couche prend directement les entrées. Alors que la dernière couche est appelée couche de sortie et est responsable de la création des sorties souhaitées.

Toutes les couches entre les couches d'entrée et de sortie sont appelées couches cachées. Ces couches ne communiquent pas directement avec les entrées d'entités ou la sortie finale. Au lieu de cela, les neurones de la couche cachée d'une couche sont connectés à l'autre couche à l'aide de différents canaux.

La sortie dérivée de la fonction d'activation est ce qui décide si un neurone est activé ou non. Une fois qu'un neurone est activé, il peut transmettre des données aux couches suivantes en utilisant les canaux de communication. Ainsi, tous les points de données sont propagés à travers le réseau.

Enfin, dans la couche de sortie, le neurone avec la valeur la plus élevée détermine la sortie finale en tirant. La valeur que les neurones reçoivent après toute la propagation est une probabilité. Cela signifie que le réseau estime la sortie via la valeur de probabilité la plus élevée en fonction de l'entrée qu'il reçoit.

Une fois que nous obtenons le résultat final, nous pouvons le comparer à une étiquette connue et effectuer les ajustements de poids en conséquence. Ce processus est répété jusqu'à ce que nous atteignions le nombre maximal d'itérations autorisées ou le taux d'erreur acceptable.

Parlons maintenant un peu des différents types de réseaux de neurones disponibles.

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Différents types de réseaux de neurones

Aujourd'hui, nous examinerons les deux types de réseaux de neurones les plus populaires utilisés pour l'apprentissage en profondeur, à savoir les CNN et les RNN.

CNN - Réseaux de neurones convolutifs

Au lieu de travailler avec de simples tableaux 2D, les CNN fonctionnent avec un arrangement 3D de neurones. La première couche est appelée couche convolutive. Chaque neurone de cette couche convolutive est responsable du traitement d'une petite partie seulement des informations d'entrée. En conséquence, le réseau comprend l'image entière en petites parties et les calcule plusieurs fois pour compléter avec succès l'ensemble de l'image.

Par conséquent, les CNN sont extrêmement précieux pour la reconnaissance d'images, la détection d'objets et d'autres tâches similaires. D'autres applications où les CNN ont réussi incluent la reconnaissance vocale, les tâches de vision par ordinateur et la traduction automatique.

RNN - Réseaux de neurones récurrents

Les RNN sont apparus sous les feux de la rampe vers les années 1980 et ils utilisent des données de séries chronologiques ou des données séquentielles pour faire des prédictions. Ainsi, ils sont pratiques pour les solutions temporelles ou ordinales telles que la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, la traduction, etc.

Comme les CNN, les RNN ont également besoin de données de formation pour apprendre et ensuite faire des prédictions. Cependant, ce qui différencie les RNN des CNN, c'est que les RNN sont capables de mémoriser la sortie d'une couche et de la renvoyer aux neurones des autres couches. En conséquence, cela peut être considéré comme un réseau de rétroaction qui continue de retraiter les informations, plutôt que de simplement transmettre les informations comme les ANN.

Limitations du travail avec les réseaux de neurones

Le réseau de neurones est un domaine de recherche et de modifications en cours. Ainsi, il y a souvent des lacunes qui sont résolues et rectifiées pour apporter des modifications sophistiquées à la technologie. Examinons quelques limitations des réseaux de neurones :

Nécessite beaucoup de données

Les réseaux de neurones travaillent sur une énorme quantité de données d'entraînement pour fonctionner correctement. Si vous ne disposez pas de grandes quantités de données, il deviendra difficile pour le réseau de s'entraîner. De plus, les réseaux de neurones ont plusieurs paramètres - comme les taux d'apprentissage, le nombre de neurones par couche, le nombre de couches cachées, etc., qui doivent être réglés correctement pour minimiser l'erreur de prédiction tout en maximisant l'efficacité et la vitesse de prédiction. L'objectif est de permettre aux réseaux de neurones de reproduire les fonctions du cerveau humain, pour lesquelles il a besoin de beaucoup de données.

Fonctionne principalement comme une boîte noire

Parce qu'il est souvent difficile de savoir comment les couches cachées fonctionnent et sont organisées, les réseaux de neurones sont souvent considérés comme un environnement de boîte noire. Ainsi, si une erreur se produit, il devient très difficile et fastidieux de trouver la cause de l'erreur et de la corriger. Sans oublier, cela devient aussi assez cher aussi. C'est l'une des principales raisons pour lesquelles les banques et les instituts financiers n'utilisent pas encore les réseaux de neurones pour faire des prédictions.

Le développement est souvent chronophage

Étant donné que les réseaux de neurones apprennent par eux-mêmes, l'ensemble du processus prend souvent du temps, en plus d'être coûteux, par rapport aux méthodes traditionnelles d'apprentissage automatique. Les réseaux de neurones sont en outre coûteux en calcul et financièrement car ils ont besoin de beaucoup de données de formation et de puissance de calcul pour que l'apprentissage se produise.

En conclusion

De plus, ce monde évolue rapidement, au fil des semaines. Si vous souhaitez en savoir plus sur l'apprentissage en profondeur et sur la façon dont les réseaux de neurones peuvent fonctionner, nous vous recommandons de consulter notre programme de certificat avancé en apprentissage automatique et en apprentissage en profondeur proposé en collaboration avec l'IIIT-B. Ce cours de 8 mois vous offre tout ce dont vous avez besoin pour démarrer votre carrière - du mentorat individuel au soutien de l'industrie en passant par l'orientation de placement. Inscrivez-vous dès aujourd'hui !