Le Deep Learning exploite des algorithmes constitués en réseaux de neurones, qui ont pour but de reproduire les actions du cerveau humain. De plus en plus utilisés en entreprise, on vous explique pourquoi suivre une formation au Deep Learning et on vous présente celles que nous délivrons chez Jedha !
Le Deep Learning est aujourd'hui indispensable dans les métiers de la Data Science. Ses applications et ses avantages permettent de développer l'intelligence artificielle. Grâce aux méthodes d'apprentissage du Deep Learning, on peut faire de l'analyse de données et résoudre des problèmes complexes à traiter avec les approches classiques. Une formation en Deep Learnig permet ainsi de mieux se positionner sur le marché de la data, au sein d'une grande entreprise à la recherche de personnes hautement qualifiées pour leur projet.
L'apprentissage profond ou Deep Learning (DL) fait partie des principales technologies du Machine learning. Nous avons d'ailleurs rédigé un article expliquant les différences entre machine learning et deep learning.
Il exploite des algorithmes pour reproduire les actions du cerveau humain à partir de réseaux de neurones artificiels.
Ces réseaux sont constitués de plusieurs couches de neurones pour interpréter les données. Le DL tire son apprentissage des expériences et des données enregistrées avec les machines.
Le deep learning est une nouvelle étape du développement de l'intelligence artificielle.
Grâce au deep learning, l'intelligence artificielle devient autonome dans l'apprentissage de nouvelles règles la rendant plus performante et plus fiable.
Le développement exponentiel des puissances de calcul et d'applications connexes permet à l'intelligence artificielle d'avoir des couches de neurones encore plus complexes et plus denses.
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Aujourd'hui, l'outil informatique évolue constamment avec une véritable expansion de l'intelligence artificielle. On peut suivre une formation en deep learning parce que l'on est passionné de technologies ou de mathématiques et que l'on souhaite approfondir ses connaissances pour travailler sur un projet personnel. Un parcours dans les sciences de données à l'université implique bien souvent le niveau master en informatique. D'autres formations en cursus pratiques, à distance ou non, sont proposées par les professionnels pour partager leurs connaissances et compétences.
L'objectif principal de faire des études pour devenir expert du deep learning et de l'intelligence artificielle est d'obtenir un emploi dans le Big Data. L'offre d'employabilité dans les métiers de la data est en effet considérable. Ces nouveaux systèmes de traitement des données sont très utiles en entreprise.
Le deep learning permet par exemple d'améliorer la productivité en automatisant les processus autrefois fastidieux et chronophages.
L'entreprise pourra ainsi se consacrer sur des tâches à plus forte valeur ajoutée. La formation en science des données et en deep learning permet de trouver rapidement un emploi bien rémunéré ou d'envisager une reconversion professionnelle.
Nos formations en Data Science se déclinent en trois catégories : les formations Data Essentials, DataFullstack et Data Lead.
La formation Data Essentials est d'un niveau débutant. Les cours partent de l'analyse basique des données jusqu'à l'apprentissage des algorithmes et la mise en œuvre d'un projet. Elle comprend un module sur la data visualisation, les langages de programmation, les notions de Deep Learning, machine learning et intelligence artificielle…
Avec la formation Fullstack, les étudiants approfondissent leurs connaissances pour devenir autonomes sur tous les aspects d'un projet Data, notamment en Deep Learning. Ils obtiennent le certificat « Concepteur développeur en Science des données » pour démarrer une carrière.
Quant à la formation Lead, c'est un programme qui permet la gestion d'infrastructures Big Data complexes, la maîtrise de l'ensemble des compétences d'un Data Engineer et les méthodes qu'il utilise. C'est la formation parfaite pour devenir Data Engineer.
Nos formations sont très pratiques et construites par des professionnels ayant d'excellents parcours dans la Data. Dispensées en présentiel ou en distanciel, à temps plein ou à temps partiel, nos formations en deep learning de Jedha s'adaptent à tous.
Les systèmes utilisés en deep learning sont de différents types. Se présentant sous forme de réseau neuronal, les algorithmes de Deep Learning permettent le traitement de données spécifiques à partir d'un ensemble de données.
Les CNN sont composés de plusieurs couches pour le traitement et l'extraction des caractéristiques des données. Également appelés ConvNets, ils sont généralement utilisés pour le traitement d'images et la détection d'objets. Leur emploi sert à la reconnaissance d'images satellites, à anticiper des séries chronologiques, à traiter les images médicales ou encore à identifier des anomalies.
Les RNN (Récurrent Neural networks) sont des réseaux permettant l'utilisation des sorties du LSTM (Long short-term memory ou réseaux de mémoires à long et court terme) comme des entrées pour la phase actuelle, dans l'objectif de mémoriser les entrées précédentes. Ce réseau sert au sous-titrage d'images, à la traduction automatique, à la reconnaissance de l'écriture, au traitement du langage naturel, etc.
Les RBFN (Radial-basis function network) vont s'appuyer sur des fonctions de bases radiales pour leurs fonctions d'activation. Ce sont des réseaux neuronaux feedforward exploités dans les métiers de la science des données pour la classification, la régression et la prédiction de séries temporelles.
Dérivés des RNN, les LSTM peuvent apprendre et mémoriser les dépendances sur le long terme. Ils conservent par défaut des données passées pendant de longues périodes. En data science ces réseaux servent à prédire les séries chronologiques, à composer des notes musicales, à la reconnaissance vocale, etc.
En deep learning, les GAN (generative adversarial networks) permettent de créer de nouvelles instances de données similaires aux données d'apprentissage. Ce sont des algorithmes composés de deux éléments : un générateur et un discriminateur. Le premier composant apprend à générer des données fausses alors que le second apprend à exploiter ces fausses données. Le réseau est utilisé à plusieurs fins notamment pour l'amélioration des textures des images 2D par les créateurs de jeux vidéo.
Les RBM sont des réseaux neuronaux avec deux couches, les unités visibles et les unités cachées. Ils sont en mesure d'apprendre à partir d'une distribution de probabilité sur un ensemble d'entrées. Cet algorithme de deep learning est utile sur les projets de classification, de filtrage collaboratif, de réduction de dimensionnalité, etc. On retrouve également les auto encodeurs, un type d'algorithme dans lequel l'entrée et la sortie sont identiques. Ce qui permet de reproduire les données de la couche d'entrée à la sortie. On l'utilisera pour prédire la popularité, la découverte de produits pharmaceutiques, le traitement d'images, etc.
D'autres algorithmes sont utilisés en deep learning comme les réseaux de croyance profonds (DBN), les perceptrons multicouches (MLP) et les cartes autoorganisées (SOM). Les DBN sont un ensemble de machines de Boltzmann ayant des connexions entre les couches, utilisés pour la reconnaissance d'images, les données de capture des mouvements et la reconnaissance de vidéos.
Les MLP peuvent servir à la construction de logiciels de reconnaissance vocale, d'images et de traduction automatique. Ils sont dotés de plusieurs couches de perceptrons avec des fonctions d'activation.
Quant aux cartes, elles interviennent dans la visualisation des données pour la réduction de dimension à partir de réseaux neuronaux artificiels autoorganisés. Elles facilitent la visualisation de données et la compréhension des informations hautement dimensionnelles.
Le développement de l'informatique, plus précisément la gestion du big data et l'utilisation de systèmes de plus en plus puissants, a créé le besoin de méthodes performantes pour l'analyse et le traitement des grandes quantités de données.
En entreprise, les applications du Deep Learning sont très diverses. La plupart des industries bénéficient des progrès de l'informatique et du deep learning.
En particulier sur le plan de l'automatisation, la cybersécurité, la robotique, la bio-informatique, etc. Dans le domaine de la santé par exemple, des applications sont utilisées pour diagnostiquer de façon automatique un patient. Dans le secteur automobile, l'intelligence artificielle et ses concepts sont exploités dans la conduite assistée. C'est en utilisant le deep learnig qu'en 2016, le modèle Alpha Go de Google a battu les meilleurs champions de Go. Le moteur de recherche étant également de plus en plus tourné vers l'apprentissage via deep learning. Aujourd'hui, il est même possible de créer des tableaux de peintre à partir d'un système autonome avec le deep learning.
Le domaine de l'e-commerce qui produit des volumes importants de données bénéficie également des avantages du deep learning notamment pour une meilleure analyse des données. Grâce à l'analyse prédictive, il est possible d'envoyer des suggestions aux clients en tenant compte de ses préférences.
Les outils utilisés en deep learning sont appelés frameworks. Voici quelques exemples parmi les principaux outils disponibles sur le marché :
Développé par Facebook, PyTorch est un framework open source basé sur la bibliothèque Torch. Très utilisé pour les applications telles que le traitement du langage naturel ainsi que le computer vision, il s'agit d'un outil particulièrement efficace pour la formation, pour construire et déployer de petits projets ou prototypes. Appartenant à Google, TensorFlow est également une plateforme open source. Basé sur le système du langage JavaScript, cet outil est doté d'un large éventail de ressources pour faciliter la formation et le déploiement de modèles ML/DL.
Très simple à utiliser et extensible, Keras est un framework écrit avec le langage Python. Permettant d'écrire un code lisible et précis, il convient pour les débutants qui peuvent apprendre et maîtriser facilement les concepts relatifs aux réseaux neuronaux profonds. Sonnet est une bibliothèque conçue par DeepMind. Développé pour un niveau élevé, cet outil sert à construire des structures de réseaux de neurones complexes dans TensorFlow. Enfin, MXNet est un framework léger, plutôt flexible et très évolutif. Il utilise les systèmes d'apprentissage profond comme les CNN et les LSTM.
Le NLP (Natural Language Processing) désigne le traitement du langage naturel. C'est une partie de l'intelligence artificielle dont l'objectif est le traitement du langage humain, et la génération de language parlé et/ou écrit. Cela implique le développement d'un programme informatique spécifique.
L'ordinateur classique fonctionne à partir d'un langage de programmation bien structuré, précis et balisé. Tandis que le langage naturel de l'Homme est plutôt ambigu. Pour faire en sorte qu'un programme puisse comprendre le sens des mots, les algorithmes doivent analyser le sens et la structure des mots pour les rendre moins confus, mais également pour reconnaître les références et générer du langage en se basant sur les mêmes principes.
Les algorithmes NLP effectuent plusieurs analyses syntaxiques et sémantiques pour l'évaluation du sens d'une phrase selon les règles grammaticales données en amont. Pour comprendre le sens et le contexte, une comparaison du texte est réalisée en temps réel avec l'ensemble des bases de données. Pour déterminer les corrélations pertinentes, ces algorithmes ont besoin d'une grande quantité de data. Ils vont également exploiter les techniques et méthodes modernes d'apprentissage du deep learning et du machine learning comme la reconnaissance des entités nommées, la modélisation de sujets, le ciblage de l'intention du texte ou encore l'analyse des sentiments.
Issue du machine learning, le deep learning est une évolution de l'intelligence artificielle. Les compétences et connaissances en deep learning sont très recherchées en entreprise. Elles peuvent être acquises au cours d'un cursus classique dans une université (Master Data Science à l'université Paris-Saclay par exemple). Cependant, les formations de type bootcamp, à distance ou en présentiel, offrent généralement un parcours plus pratique à ceux qui souhaitent faire des études pour découvrir ou se perfectionner dans les sciences de données. Avec un peu d'organisation, il est possible de devenir un expert pour espérer briguer un meilleur poste.
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