comparaison entre les reseaux de neurones et l'apprentissage automatique

Une introduction au réseau de neurones et à l’apprentissage profond

Cet article « Réseau de Neurones Vs Apprentissage Profond pour les Débutants » se concentre sur la discussion sur les technologies tendances   de l’intelligence artificielle.

Les réseaux de neurones (neural network) et l’apprentissage profond (deep learning), tels sont les mots qui fascinent les téléspectateurs, qui se complètent dans le cadre de l’Intelligence Artificielle.

 

Vous acquerrez des connaissances de base pour commencer votre apprentissage des réseaux de neurones et de l’apprentissage profond. Ce sera également très utile si vous souhaitez faire carrière dans le domaine de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique.

Réseau de Neurones Vs Apprentissage Profond vous explique la comparaison entre ces deux domaines de l’IA.

Qu’est-ce qu’un réseau de neurones (Neurone Network)?

Fondamentalement, un réseau de neurones est une chaîne ou une série d’algorithmes visant à reconnaître les relations contenues dans un ensemble de données connues qui nous sont fournies par le biais d’un processus reproduisant le fonctionnement et l’analyse du cerveau humain.

Les réseaux de neurones peuvent s’adapter pour changer d’entrée, ce qui permet d’obtenir le meilleur résultat possible. Ce mécanisme redéfinit les critères de sortie.

La technologie gagne rapidement en popularité dans les domaines suivants: système commercial, opérations médicales, intelligence artificielle, reconnaissance de formes, etc.

Cela peut être considéré comme une couche de regroupement au-dessus du magasin de données qu’un magasin peut gérer.

Les réseaux de neurones peuvent également extraire et afficher les caractéristiques fournies à d’autres algorithmes pour la mise en cluster et la classification.

La caractéristique la plus importante du réseau de neurones est qu’ils sont adaptatifs. Ce qui signifie qu’ils peuvent changer ou s’adapter à mesure qu’ils apprennent grâce à la formation continue et que chaque boucle de formation fournit plus d’informations sur le monde.

Types d’architectures de réseaux neuronaux:

Les types de réseaux de neurones dépendent également beaucoup de la manière dont on enseigne un modèle d’apprentissage automatique. C’est-à-dire que vous leur apprenez en leur disant quelque chose en premier ou qu’ils apprennent un ensemble de modèles. Certains types sont mentionnés ci-dessous.

  • Réseau neuronal à propagation avant 

Il s’agit du type d’architecture le plus fondamental et le plus utilisé dans les applications pratiques du réseau de neurones. Le premier calque est le calque d’entrée et le dernier calque est le calque de sortie et entre les deux, nous avons des calques cachés. Si la couche cachée est plusieurs, ce réseau est appelé réseau de neurones profonds.

En cela, les activités des neurones (fonction mathématique) dans chaque couche sont une fonction non linéaire des activités de la couche en dessous.

  • Réseaux récurrents:

Beaucoup plus puissant et complexe que le réseau à propagation avant, ce type de réseau est constitué de cycles dirigés dans leur graphe de connexion. Ce qui signifie que l’on peut parfois atterrir au même endroit où il a commencé en suivant les flèches. Ce qui peut rendre très difficile former le modèle d’apprentissage machine. Ils sont très biologiquement réalistes.

  •  Réseau connecté symétriquement:

Ceci est un peu similaire au réseau décrit ci-dessus mais les connexions entre les unités sont symétriques, c’est-à-dire qu’elles ont le même poids dans les deux sens. S’il existe un nœud asymétrique, ce type de modèle est beaucoup plus facile à analyser et à apprendre.

  •  Réseau neuronal convolutionnel:

Ce sont l’un des types les plus utilisés, en particulier dans le domaine de la reconnaissance d’image. Ce type spécifique d’algorithme de réseau neuronal a été utilisé dans la plupart des applications les plus avancées de l’IA. Notamment la reconnaissance faciale, la numérisation de texte et le traitement du langage naturel.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond (Deep Learning)?

En fait, Deep Learning est le nom que l’on utilise pour «réseaux de neurones empilés», qui désigne des réseaux composés de plusieurs couches.

C’est un sous-domaine de l’apprentissage automatique axé sur des algorithmes inspirés de la structure et de la fonction du cerveau, appelés réseaux de neurones artificiels. C’est pourquoi les deux termes sont corrélés.

 

Si vous êtes un débutant dans le domaine de l’apprentissage profond ou si vous avez peu d’expérience avec les réseaux de neurones, vous risquez d’être confus. De sorte que tout le monde au début, mais croyez-moi, c’est l’un de ces sujets qui vous permettra de penser plus en profondeur dans le domaine de l’apprentissage.

Classification

L’apprentissage en profondeur est capable de résoudre presque tous les problèmes liés à la compréhension de la machine. Y compris la classification des données, leur regroupement ou leur prédiction.

  • Classification: Cela signifie classer ou catégoriser le type de données collectées, par exemple; l’image représente un chien; cet email ressemble à du spam; cette action est vraie.
  • Regroupement : Cela ressemble aussi un peu à la classification par exemple; ce document est probablement ce que l’utilisateur X recherche
  • Prédiction: raconter quelque chose à l’avance, par exemple; compte tenu de leur activité de blog, le client ‘ABC’ semble vouloir acheter ce produit.

Explication

Prenons un exemple pour comprendre à la fois l’apprentissage par la machine et l’apprentissage profond.
Supposons que nous ayons une lampe de poche et enseignions à un modèle d’apprentissage automatique que chaque fois qu’une personne dit «sombre» devrait être allumée. Le modèle d’apprentissage automatique analysera les différentes phrases prononcées par les personnes et recherchera le mot «sombre».

le mot vient, la lampe de poche sera allumée, mais que se passe-t-il si quelqu’un dit: «Je ne peux rien voir, la lumière est très faible». Ici l’utilisateur souhaite que la lampe de poche soit allumée, mais la phrase ne comprend pas le mot «sombre». lampe de poche ne sera pas allumé. C’est là que l’apprentissage en profondeur diffère de l’apprentissage automatique.

S’il s’agissait d’un modèle d’apprentissage profond, la lampe de poche en ferait un modèle d’apprentissage en profondeur capable d’apprendre à partir de sa propre méthode informatique.

Données utilisées pour l’apprentissage profond

Comme tout dépend de la sélection des bonnes données pour pouvoir appliquer l’apprentissage profond sur différents modèles d’apprentissage automatique, tout dépend du problème que vous essayez de résoudre.

L’apprentissage profond peut être appliqué à n’importe quel type de données. Les types de données avec lesquels vous travaillez et les données que vous rassemblez. Ou toute donnée à laquelle vous pensez pour le modèle d’apprentissage automatique à apprendre.

Certaines des données que l’on peut utiliser sont mentionnées ci-dessous.

  1. Son (reconnaissance vocale)
  2. Texte (classifier les avis)
  3. Images (vision par ordinateur)
  4. Série chronologique (données de capteur, activité Web)
  5. Vidéo (détection de mouvement)

Caractéristiques importantes de l’apprentissage profond

  • L’apprentissage profond est un grand réseau de neurones
  • L’apprentissage profond est un apprentissage par fonction hiérarchique
  • Il est évolutif sur plusieurs domaines
  • La profondeur représente essentiellement un grand réseau de neurones artificiels

Réseau de neurone et l’apprentissage profond quel avenir ?

L’intelligence artificielle est un domaine extrêmement puissant et passionnant. Cela deviendra de plus en plus important et omniprésent, et continuera certainement d’avoir des impacts très importants sur la société moderne.

Les réseaux de neurones et l’apprentissage profond font partie des outils d’IA les plus performants pour la résolution de problèmes très complexes. La progression des techniques et applications de l’intelligence artificielle sera certainement très excitante à regarder!

Si vous trouvez cet article « Réseau de Neurones Vs Apprentissage Profond » utile, n’hésiter pas de donner votre avis…

 

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