Qu’est-ce que le Deep Learning, la révolution de l’IA?
Le Deep learning est une branche du Machine Learning.
Lorsque l’on s’aventure dans le monde du Machine Learning, il est essentiel de sélectionner le bon type de modèle adapté à l’apprentissage.
Ces modèles se déclinent en plusieurs catégories, notamment:
- Les méthodes de régression : régression linéaire, régression logistique, Support Vector Machine.
- Les arbres de décision.
- Les réseaux de neurones (artificiels).
Le Deep Learning est la science qui consiste étudier les réseaux de neurones.
Qu’est-ce qu’un réseau de neurones artificiel?
Un réseau de neurones artificiel est un modèle informatique inspiré du fonctionnement du cerveau humain.
Un réseau de neurones est composé d’unités, appelées « neurones », qui reçoivent, traitent et transmettent des informations.
Chaque neurone a un poids qui détermine comment il traite l’information.
En choisissant bien tous ses poids, le réseau de neurones est capable de réaliser des tâches complexes, comme reconnaître des images ou traduire des langues.
Le but du Deep Learning est de trouver les meilleurs connexions entre les neurones et les meilleurs poids qui permettent au réseau de réaliser une tâche donnée.
Pourquoi le Deep Learning est si important?
Certains types de données sont structurés, comme par exemple:
- Les images, où les données sont réparties sur 2 dimensions.
- Les textes, où les données sont séquentielles.
- Les bandes sonores.
- Les vidéos.
Les autres modèles de Machine Learning sont peu efficaces sur ces données car elle ne sont pas faites pour différencier les structures.
Mais les réseaux de neurones offrent énormément de possibilités qui leur permettent de traiter des données structurées. Citons par exemple les techniques suivantes :
- La convolution, pour traiter les images. Elle est utilisée par exemple par U-net (U-Net: Convolutional Networks for Biomedical Image Segmentation).
- Les réseaux récurrents, pour traiter les données séquentielles.
- Le mécanisme d’attention, utilisé par ChatGPT (Attention Is All You Need).
- GAN, Generative Adversarial Network, pour la génération d’images.
Conclusion
En somme, le Deep Learning, s’inspirant de la complexité du cerveau humain, ouvre des portes incroyables dans le domaine de l’intelligence artificielle.
Il redéfinit les limites de ce que nos machines peuvent accomplir, en traitant des données structurées de manière révolutionnaire.
Alors que nous n’avons fait qu’effleurer la surface de ses capacités, une question se pose : quelles autres merveilles le Deep Learning nous réserve-t-il pour l’avenir?
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