{"id":291,"date":"2020-12-03T07:29:31","date_gmt":"2020-12-03T06:29:31","guid":{"rendered":"https:\/\/parlonstechs.com\/all\/?p=291"},"modified":"2020-12-03T07:29:57","modified_gmt":"2020-12-03T06:29:57","slug":"deep-learning-quest-ce-que-cest","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/parlonstechs.com\/all\/2020\/12\/03\/deep-learning-quest-ce-que-cest\/","title":{"rendered":"Deep Learning : Qu’est-ce que c’est ?"},"content":{"rendered":"\n
\"Pr\u00e9dire<\/figure>\n\n\n\n

D\u00e9finition\u00a0simple de Deep Learning :\u00a0Le\u00a0deep learning<\/em>\u00a0ou apprentissage profond est un type d’intelligence artificielle<\/span>\u00a0d\u00e9riv\u00e9 du\u00a0machine learning<\/span><\/em>\u00a0(apprentissage automatique) o\u00f9 la machine est capable d’apprendre par elle-m\u00eame, contrairement \u00e0 la programmation o\u00f9 elle se contente d’ex\u00e9cuter \u00e0 la lettre des r\u00e8gles pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9es.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Fonctionnement du deep Learning<\/em><\/h2>\n\n\n\n

Le\u00a0deep Learning<\/em>\u00a0s’appuie sur un r\u00e9seau de\u00a0neurones artificiels\u00a0s’inspirant du\u00a0cerveau\u00a0humain. Ce r\u00e9seau est compos\u00e9 de dizaines voire de centaines de \u00ab\u2009couches\u2009\u00bb de\u00a0neurones, chacune recevant et interpr\u00e9tant les informations de la couche pr\u00e9c\u00e9dente. Le syst\u00e8me apprendra par exemple \u00e0 reconna\u00eetre les lettres avant de s’attaquer aux mots dans un texte, ou d\u00e9termine s’il y a un visage sur une photo avant de d\u00e9couvrir de quelle personne il s’agit.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

\"\u00c0<\/figure>\n\n\n\n

\u00c0 travers un processus d\u2019autoapprentissage, le\u00a0deep Learning\u00a0est capable d\u2019identifier un chat sur une photo. \u00c0 chaque couche du r\u00e9seau neuronal correspond un aspect particulier de l\u2019image. \u00a9\u00a0MapR,\u00a0C.D, Futura<\/strong>\u00a0<\/p>\n\n\n\n

\u00c0 chaque \u00e9tape, les \u00ab\u2009mauvaises\u2009\u00bb r\u00e9ponses sont \u00e9limin\u00e9es et renvoy\u00e9es vers les niveaux en amont pour ajuster le mod\u00e8le math\u00e9matique. Au fur et \u00e0 mesure, le programme r\u00e9organise les informations en blocs plus complexes. Lorsque ce mod\u00e8le est par la suite appliqu\u00e9 \u00e0 d’autres cas, il est normalement capable de reconna\u00eetre un chat sans que personne ne lui ait jamais indiqu\u00e9 qu’il n’ai jamais appris le concept de chat. Les donn\u00e9es de d\u00e9part sont essentielles : plus le syst\u00e8me accumule d’exp\u00e9riences diff\u00e9rentes, plus il sera performant.<\/p>\n\n\n\n

Le saviez-vous ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

S’il est un m\u00e9tier o\u00f9 la n\u00e9cessit\u00e9 d’expertise en Deep Learning<\/strong> est fondamentale c’est bien celui de\u00a0data scientist<\/strong>.\u00a0En effet , il sera attendu de ce sp\u00e9cialiste des donn\u00e9es d’utiliser des techniques d’intelligence artificielle pour le Deep Learning. Pour ce faire, le data scientist doit ma\u00eetriser des outils de Deep Learning tels que Tensorflow et Keras. Il est possible de se former gr\u00e2ce \u00e0 des\u00a0formations en deep learning\u00a0sp\u00e9cialis\u00e9es.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Applications du deep Learning<\/em><\/h2>\n\n\n\n

Le deep Learning<\/em> est utilis\u00e9 dans de nombreux domaines :<\/p>\n\n\n\n

  • reconnaissance d’image,<\/li>
  • traduction automatique,<\/li>
  • voiture autonome,<\/li>
  • diagnostic m\u00e9dical,<\/li>
  • recommandations personnalis\u00e9es,<\/li>
  • mod\u00e9ration automatique des\u00a0r\u00e9seaux sociaux,<\/li>
  • pr\u00e9diction financi\u00e8re et trading automatis\u00e9,<\/li>
  • identification de pi\u00e8ces d\u00e9fectueuses,<\/li>
  • d\u00e9tection de\u00a0malwares\u00a0ou de fraudes,<\/li>
  • chatbots<\/em>\u00a0(agents conversationnels),<\/li>
  • exploration spatiale,<\/li>
  • robots\u00a0intelligents.<\/li><\/ul>\n\n\n\n

    C’est aussi gr\u00e2ce au\u00a0deep Learning<\/em>\u00a0que l’intelligence artificielle de\u00a0Google\u00a0Alpha Go a r\u00e9ussi \u00e0\u00a0battre les meilleurs champions de Go\u00a0en 2016. Le moteur de recherche du g\u00e9ant am\u00e9ricain est lui-m\u00eame de plus en plus bas\u00e9 sur l’apprentissage par\u00a0deep Learning<\/em>\u00a0plut\u00f4t que sur des r\u00e8gles \u00e9crites.<\/p>\n\n\n\n

    Aujourd’hui le\u00a0deep Learning<\/em>\u00a0est m\u00eame capable de \u00ab\u2009cr\u00e9er\u2009\u00bb tout seul des tableaux de Van Gogh ou de\u00a0Rembrandt, d’inventer un langage totalement nouveau pour communiquer entre deux machines.<\/p>\n\n\n\n

    Le deep learning c\u2019est quoi ?<\/h2>\n\n\n\n

    Le deep learning ou apprentissage profond est un sous-domaine de l’intelligence artificielle (IA). Ce terme d\u00e9signe l’ensemble des techniques d’apprentissage automatique (machine learning), autrement dit une forme d’apprentissage fond\u00e9e sur des approches math\u00e9matiques, utilis\u00e9es pour mod\u00e9liser des donn\u00e9es. Pour mieux comprendre ces techniques, il faut remonter aux origines de l’intelligence artificielle en 1950, ann\u00e9e pendant laquelle Alan Turning s’int\u00e9resse aux machines capables de penser.<\/p>\n\n\n\n

    Cette r\u00e9flexion va donner naissance au machine learning, une machine qui communique et se comporte en fonction des informations stock\u00e9es. Le deep learning est un syst\u00e8me avanc\u00e9 bas\u00e9 sur le cerveau humain, qui comporte un vaste r\u00e9seau de neurones artificiels. Ces neurones sont interconnect\u00e9s pour traiter et m\u00e9moriser des informations, comparer des probl\u00e8mes ou situations quelconques avec des situations similaires pass\u00e9es, analyser les solutions et r\u00e9soudre le probl\u00e8me de la meilleure fa\u00e7on possible.<\/p>\n\n\n\n

    Comme chez les \u00eatres humains, le deep learning consiste \u00e0 apprendre des exp\u00e9riences v\u00e9cues ou, dans le cas des machines, des informations enregistr\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n

    A quoi sert le deep learning ?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    \"\"\/<\/figure>\n\n\n\n

    Le deep learning est d’une grande utilit\u00e9 dans l’univers\u00a0des technologies de l’information et de la communication.<\/p>\n\n\n\n

    Il est employ\u00e9 dans les syst\u00e8mes de reconnaissance faciale et vocale qu’embarquent certains\u00a0smartphones, et en\u00a0robotique\u00a0pour que les \u00e9quipements intelligents puissent avoir la r\u00e9action attendue dans une situation donn\u00e9e (par exemple un\u00a0r\u00e9frig\u00e9rateur\u00a0intelligent qui \u00e9met un signal d’alarme s’il d\u00e9tecte une\u00a0porte\u00a0rest\u00e9e ouverte ou une temp\u00e9rature anormale au sein des compartiments).<\/p>\n\n\n\n

    Vous vous demandez comment\u00a0Facebook\u00a0reconna\u00eet vos amis sur les photos que vous publiez ? Vous avez d\u00e9sormais la r\u00e9ponse : deep learning. Les chercheurs, notamment ceux qui \u00e9tudient et\/ou manipulent l’ADN, ont recours au deep learning pour effectuer leurs recherches.<\/p>\n\n\n\n

    Ces technologies sont aussi pr\u00e9sentes dans les syst\u00e8mes de traduction automatique, dans les voitures et autres v\u00e9hicules autonomes, en m\u00e9decine pour \u00e9tablir un\u00a0diagnostic\u00a0\u00e0 partir d’un examen d’imagerie (radio,\u00a0IRM,\u00a0scanner), en\u00a0physique\u00a0pour rechercher des particules et dans le domaine artistique pour reproduire une \u0153uvre.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

    Comment fonctionne le deep learning ?<\/h2>\n\n\n\n

    Comme \u00e0 l’int\u00e9rieur du cerveau humain, les signaux voyagent entre les neurones du cerveau artificiel. Le secret de cette prouesse repose en grande partie sur les algorithmes. Dans le cas de la reconnaissance visuelle, pour \u00eatre performant, l’algorithme du deep learning doit \u00eatre capable d’identifier toutes les formes existantes et dans tous les angles.<\/p>\n\n\n\n

    Ainsi, il sera capable de d\u00e9tecter une voiture sur la route au milieu du paysage. Ceci n’est possible que si la machine a suivi un entra\u00eenement pouss\u00e9. Et ceci passe par la visualisation de milliers de\u00a0photographies\u00a0sur lesquelles apparaissent une voiture, de toutes les formes et dans tous les angles possibles.<\/p>\n\n\n\n

    Lorsque l’image nouvelle appara\u00eet, elle est envoy\u00e9e au r\u00e9seau de neurones qui se charge\u00a0de les analyser et de d\u00e9terminer si l’objet au milieu du clich\u00e9 est bel et bien une voiture. La machine a gagn\u00e9 son pari ? Elle garde sa bonne r\u00e9ponse au chaud, car elle l’aidera \u00e0 r\u00e9soudre d’autres situations similaires le jour o\u00f9 elle devra reconna\u00eetre une autre voiture.<\/p>\n\n\n\n

    Futura<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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