Deep learning

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le deep learning (apprentissage profond en français) est un domaine du machine learning, qui fait parti de l'intelligence artificielle. Le deep learning existe depuis de nombreuses années mais, il c'est développé récemment grâce aux bases de données qui sont de plus en plus fourni en donnée (big data), image Net est l'une des plus grande base de données avec des images (C'est le laboratoire de Stanford qui à rendu publique en 2009 une base de données de 15 000 000 d'images classifées), qui sont décrite. C'est à dire que chaque image est accompagné d'une description de celle ci. Mais également grâce aux ordinateur qui deviennent de plus en plus puissant.

Champs des apprentissages.png

Le principe de fonctionnement

le principe du deep learning est d'identifier une forme sur une image, reconnaître la langue parlé sur un enregistrement audio, ou encore faire la différence entre un bloc en béton d' une feuille froissée sur une route. L'algorithme d'apprentissage, est capable d'apprendre quelque chose en regardant une base de donnée d'exemple et compare avec l'image initiale.

Au début, pour les méthodes classique de reconnaissance des formes, on prends une image on la passe par un extracteur de caractéristiques, c'est une personnes qui "transforme" l'image en une représentation afin d'aider l'algorithme à classifier l'image. L'algorithme nécessitait donc la présence de l'homme.

L'algorithme du deep learning est divisé en plusieurs modules(les ronds sur le schéma ci dessous) qui ont un détail de recherche de plus en plus élevé , Pour identifier une image par exemple il utilise des réseaux de neurones artificiel.

Réseau de neurones.png Neurone.jpg

Les réseaux de neurones (ici les flèches) visent à reproduire approximativement par mimétisme le fonctionnement des neurones vivants avec des sous-ensembles matériels et logiciels capables de faire des calculs à partir de quelques données en entrées et de générer un résultat en sortie. Combinées en grand nombre, les neurones artificiels permettent de créer des systèmes capables par exemple de reconnaître des formes. Les réseaux neuronaux les plus intéressants sont ceux qui peuvent faire de l’auto-apprentissage.

Chaque modules sont une description de l'image et plus il y en a, plus la description sera précise, pour faire le lien entre chaque modules les neurones artificiels sont utilisés

Autre possibilités

il est possible de prendre le mécanisme à l'envers c'est à dire lui donner des caractéristiques afin qu'il créé une image. il s'agit d'un algorithme qui s’appellent modèles génératifs.

l'image ci dessous représentes des chambres crées par cet algorithme.

Bedrooms.jpg


Il est possible également de présenter une image a cet algorithme et de lui demander de trouver d'autre image ou formes (voici un exemple)

Reve.png


Le deep learning est très utilisé, dans de nombreux domaines, le web, l'industrie, etc...

L'algorithme AlphaGo a battu le champion du monde 4 manche à 1 au jeu de go, il s'agit d'une IA basée sur le deep learning. Le deep learning est aussi utilisé dans les futures voitures autonomes.

Histoire

Le deep learning est complexe car il y a beaucoup de données à traiter, donc beaucoup de personnes ont abandonné le fait de faire du deep learning. Mais des personnes ont quand même essayer de faire du deep learning, comme le pionner français Yann Le Cun qui a commencé à faire du deep learning dans les années 90.

Yann-lecun-facebook.jpg

Tous les ans il y a une compétition de reconnaissance d'images où tous les meilleurs algorithmes du monde s'affrontent. les algorithmes sont évalués en pourcentage d'erreur donc plus le pourcentage est bas mieux c'est. En 2012 à la surprise générale c'est un algorithme qui utilise le deep learning qui à largement battu tous les autres algorithmes et dès l'année suivante tout le monde s'est mit à faire du deep learning dans cette compétition. Donc les grandes entreprises ont commencé à recruter des personnes expertes dans le domaine du deep learning, c'est comme ça que Facebook à embaucher Yann Le Cun comme directeur de leur laboratoire d'intelligence artificielle.

Algorithmes.jpg

Les noms en rouge sont les algorithmes utilisant le deep learning