Le Deep Learning (apprentissage profond ou apprentissage en profondeur) est une forme d’Intelligence Artificielle (IA), dérivée du Machine Learning.

Comment fonctionne le Deep Learning ?

Pour fonctionner, le Deep Learning s’appuie sur les neurones artificiels s’inspirant du cerveau humain. Le système est composé d’un grand nombre de « couches » de neurones qui reçoivent et interprètent les informations. Par exemple, la complexité du réseau permet de déterminer s’il y a un visage sur une photo. Le tout, avant même de découvrir la personne photographiée.

En d’autres termes, il s’agit d’un ensemble de techniques d’apprentissage automatiques.

Ces dernières sont fondées sur des approches mathématiques servant à modéliser les données.

L’apprentissage profond utilise également l’apprentissage supervisé, sauf qu’il s’agit d’un réseau de neurones. Pour découvrir en détail le fonctionnement de cette technologie d’éducation créant de nombreux systèmes adaptatifs, il est intéressant de suivre une formation en ligne. 

Qui a inventé le deep learning ?

Yann LeCun est considéré comme l’un des inventeurs du Deep Learning. Il travaille notamment aujourd’hui sur l’IA pour la firme de Mark Zuckerberg. Selon certains, les origines de cette technologie remontent au milieu du XXe siècle, plus précisément en 1943. C’est à cette période que le « neurone formel » apparaît. En 1957, le « perceptron » est inventé et est considéré comme le premier réseau de neurones artificiels. Il ne faut pas également oublier le « test de Turing » qui a vu le jour en 1950.

Pourquoi utiliser cette technologie pour se former ?

Aujourd’hui, un grand nombre d’entreprises font appel à l’apprentissage en profondeur. Il est utilisé notamment par Google Now pour la reconnaissance vocale, ou encore par Cortana pour la reconnaissance des visages. Les modèles connectés d’apprentissage automatique ne cessent de s’améliorer.

Quant aux méthodes du Deep Learning, elles prennent le relais et fonctionnent avec une grande quantité de données.

Cette technologie a dépassé la plupart des autres modèles, surtout avec l’émergence du Big Data. Aujourd’hui, les experts affirment que cette technologie est capable de résoudre plusieurs problèmes : reconnaître les visages, conduire des voitures autonomes, rechercher des cellules cancéreuses, vaincre des joueurs de poker etc. Il utilise notamment des séquences qui permettent de décrire le comportement humain.

Ce modèle est également capable de « créer » tout seul des tableaux de peinture, de diagnostiquer automatiquement un patient, etc. Dans les années à venir, ladite technologie nous aidera certainement à réaliser de nouvelles avancées technologiques.

Quelle est la différence avec le Machine Learning ?

Le Machine Learning (apprentissage automatique) et le Deep Learning sont devenus des notions extrêmement utilisées. La différence entre les deux termes réside dans l’utilisation d’un puissant algorithme. Le Machine Learning traite les données quantitatives et structurées grâce à des algorithmes statistiques. L’apprentissage profond traitent des données non structurées telles que les images, les textes, etc. 

Ils permettent de calculer différents résultats en fonction de décision prise. Ils peuvent faire des prédictions en se basant sur des calculs de probabilités.

L’autre type d’apprentissage a besoin d’un volume de données bien plus considérable. 

Pour de meilleurs résultats, ce modèle doit utiliser plus de 100 millions de données. Ainsi, ce système nécessite une technologie plus sophistiquée et est nettement coûteux que le Machine Learning. Il comprend notamment l’inférence qui est une opération de déduction à partir d’informations implicites. Elle permet de faire un lien entre les informations pour en tirer une conclusion. L’apprentissage profond est une sous-catégorie de l’apprentissage machine. En effet, il s’appuie sur un apprentissage sans surveillance. 

Comment utiliser l’intelligence artificielle (IA) ?

L’intelligence artificielle est le produit du Progrès de l’intelligence humaine. Aujourd’hui, l’informatique cognitive est présente partout sur nos smartphones, dans les jeux vidéo et même dans le secteur de la finance. C’est notamment grâce à la vision par ordinateur. Elle utilise l’intelligence artificielle pour interpréter des données visuelles. Cette technologie peut être déployée dans des caméras ou dans le Cloud.

La machine dotée de l’intelligence naturelle permet ainsi de prédire le comportement, de le mémoriser.

Celle-ci se base sur un grand nombre d’algorithmes et des millions de données. C’est un système artificiel de prédiction qui détient une intelligence pour comprendre et résoudre des difficultés. Ainsi, la puissance de calcul pour entraîner l’IA ne cesse de doubler tous les 4 mois.

Quelle est la différence entre l’apprentissage supervisé et non supervisé ?

L’apprentissage supervisé (Supervised Learning) et non supervisé (Unsupervised Learning) relèvent de l’IA. Cependant, il existe une différence entre ces deux modèles d’apprentissage artificiel. L’apprentissage supervisé se fait sur la base d’une vérité. L’unsupervised Learning n’a pas de résultats étiquetés. Tout part d’un jeu de données. Dans le cadre d’un apprentissage supervisé, nous connaissons déjà la réponse attendue de la machine. C’est un corpus d’apprentissage qui permet de réaliser des tâches de classification et de régression linéaire. Ce système est capable de prédire.

Pour l’apprentissage non supervisé, la réponse que l’on cherche à prédire n’est pas disponible dans les jeux de données. C’est là que le Data-mining entre en jeu.  C’est un modèle qui aide à réaliser des tâches de clustering et de filtrage collaboratif. 

Ces deux types d’apprentissage par représentation sont une partie importante de l’apprentissage automatique. 

Quel est le point de départ de l’intelligence artificielle ?

Le point de départ de l’IA se situe en 1950. Elle est née avec les travaux d’Alain Turing sur une machine qui peut « penser ». Il y a plus de 2 500 ans, les mythologies grecques décrivaient des « robots-combattants, des arcs aux flèches intelligentes ».  Au XIXe siècle, la notion de l’IA prend forme avec des hommes artificiels et des machines pensants. Aujourd’hui, l’IA s’est développée à une vitesse exponentielle.

Quelles sont les perspectives d’avenir du Deep Learning ?

Les recherches actuelles dans le domaine sont de plus en plus multiples et de nouvelles techniques apparaissent annuellement. Les performances des réseaux permettent notamment d’améliorer artificiellement la formation e-learning. L’apprentissage en profondeur a déjà battu l’humain, et les preuves sont de plus en plus nombreuses.

Quelles sont les applications de mode d’apprentissage ?

Aujourd’hui, l’apprentissage en profondeur est utilisé dans un grand nombre de domaines. Les domaines les plus concernés sont les robots intelligents, la détection d’objets, la traduction automatique, la reconnaissance faciale, les chatbots etc. À noter que le moteur de recherche numéro 1 au monde (Google) se base aussi sur cette technologie. 

L’apprentissage profond donne des perspectives toujours plus intéressantes pour les développeurs. Cependant, il présente également des limites…