Quand la plupart des gens pensent à l'intelligence artificielle, ils imaginent un robot capable de tenir une conversation ou peut-être même de réussir le test de Turing. La réalité de l'IA est cependant bien plus complexe. Au fond, dans le code, l'IA consiste à rendre les ordinateurs plus intelligents afin qu'ils puissent accomplir des tâches qui seraient autrement impossibles. Un élément clé de l'IA est donc le Deep Learning, un apprentissage automatique (Machine Learning) basé sur des réseaux de neurones virtuels
Il existe différents algorithmes de deep learning, chacun ayant ses propres forces et faiblesses. Un réseau de neurones entièrement connecté n'est qu'une des possibilités.
Voici les algorithmes les plus courants :
Les réseaux neuronaux sont un algorithme de Deep Learning utilisé pour modéliser des modèles complexes de données. Le Deep Learning est un sous-domaine du Machine learning qui utilise le Deep neural network, c'est-à-dire un réseau comportant des couches cachées (perceptrons multicouches MLP). La couche fully connected désigne la dernière couche cachée d'un réseau neural profond. Cette dernière contient un neurone (node) pour chaque classe de sortie possible. Les poids (importance) des connexions sont des paramètres apprenables, qui seront ensuite optimisés pendant la formation.
Les algorithmes de Deep learning nécessitent de grandes quantités de données et de puissance de calcul. Ils peuvent aussi apprendre des modèles complexes qui sont difficiles à manipuler par d'autres algorithmes.
Les réseaux de neurones entièrement connectés FCNN sont la base de nombreux algorithmes du Deep learning. Ils sont efficaces pour le traitement de tâches complexes à partir d'un grand volume de data (big data). Ils sont également plus difficiles à entraîner qu'un autre réseau neural.
Un réseau de neurones complexe est un réseau neural comportant un grand nombre de couches cachées. Ici, « entièrement connecté » signifie que chaque neurone de la couche cachée est connecté à chaque neurone de la couche d'entrée.
Le réseau neural entièrement connecté est le modèle le plus courant de réseau neural complexe. Le fait d'être « entièrement connecté » (perceptron multicouche) permet aux informations de circuler librement entre tous les neurones du réseau. Le principal avantage de l'utilisation de ces couches entièrement connectées est qu'elles permettent aux réseaux profonds d'apprendre des relations complexes entre les data d'entrée et de sortie.
Les FCNNs peuvent également souffrir d'overfitting, et il convient donc de faire preuve de prudence lors de la conception d'un réseau neural profond. Ils ne sont pas connectés localement et ne peuvent donc pas tirer parti de certains modèles (tels que les modèles spatiaux).
Les réseaux entièrement connectés ne sont enfin pas très évolutifs : plus le nombre de codes augmente, plus le nombre de connexions (et donc la quantité de data d'apprentissage nécessaires) augmente de manière exponentielle.
L'architecture de l'algorithme du réseau neural entièrement connecté est basée sur le réseau de convolution. Ce dernier permet par exemple de reconnaître des objets dans des images numériques, au moyen d'une série d'opérations mathématiques qui vont créer une représentation interne d'une image.
Les réseaux de neurones convolutifs, ou réseau de convolution ou convnet, sont un réseau de neurones artificiel modelé sur le cortex visuel du cerveau humain. Ce « cortex » traite les entrées visuelles de manière convolutive, c'est-à-dire qu'il détecte des modèles d'entrée dans une zone locale, puis combine ces détections pour produire une représentation plus abstraite. Le réseau de neurones à convolution a été mis au point dans les années 1980 par l'ingénieur électricien Yann LeCun, qui est aujourd'hui directeur de la recherche en intelligence artificielle chez Facebook.
Le réseau de neurones à convolution s'est avéré efficace dans un certain nombre de tâches, notamment la reconnaissance d'images, la détection d'objets et la reconnaissance de visages.
L'algorithme de réseau neural entièrement connecté est une version modifiée du réseau de convolution qui convient mieux à la reconnaissance d'objets dans des données hautement dimensionnelles.
La couche entièrement connectée est une partie importante des réseaux de neurones, car elle joue un rôle clé dans les tâches d'apprentissage profond telles que la classification d'images et la détection d'objets.
L'objectif de ces couches de neurones est de transformer une entrée dans un format utilisable par la couche suivante. Elle applique le plus souvent une transformation linéaire à l'entrée, suivie d'une fonction d'activation non linéaire.
Il existe cependant de nombreuses fonctions d'activation qui peuvent être utilisées, et le choix de la fonction d'activation dépend de la tâche demandée.
Les Convolutional Neural Networks (CNNs) sont une architecture bien adaptée au traitement des images. Un réseau de neurones à convolution est connecté localement, ce qui signifie que chaque nœud n'est connecté qu'à un petit nombre de nœuds voisins.
Cette architecture à convolution est plus efficace qu'un réseau entièrement connecté, car elle nécessite beaucoup moins de connexions. Le réseau à convolution permet également de tirer parti de modèles spatiaux dans les données, ce qui contribue à améliorer ses performances. Les réseaux à convolution s'adaptent enfin beaucoup mieux qu'un réseau entièrement connecté : lorsque le nombre de nœuds augmente, le nombre de connexions n'augmente que linéairement.
Les réseaux de neurones à convolution ne connectent que les nœuds proches dans l'espace. Les CNNs sont donc plus adaptés à des tâches telles que la reconnaissance de l'image et le traitement du langage naturel, au moyen de la fonction de pooling.
L'ensemble des data d'origine d'un CNN est le plus souvent très volumineux, ce qui peut être prohibitif pour la formation et le test du réseau. Le data pooling est une technique DL utilisée pour réduire la taille des données. Il existe deux principaux regroupements de données : le max pooling et l'average (moyenne) de chaque pool.
L'idée derrière le pooling ou mise en commun des données est de sélectionner un petit nombre d'échantillons représentatifs de l'ensemble des données originales. Ces échantillons sont ensuite utilisés pour entraîner et tester le CNN.
En utilisant le pooling, le réseau de neurones à convolution peut être entraîné sur un ensemble de data plus petit, ce qui permet d'économiser du temps et des ressources. Dans les CNN, le pooling de données s'applique principalement aux images, qui peuvent ainsi être compressées sans perte d'information (erreur sur les pixels).
Le pooling de data peut également être utilisé pour réduire la dimensionnalité des données, ce qui peut accélérer le temps d'entraînement et améliorer les performances.
Le Machine Learning est un domaine essentiel de l'IA, un secteur en plein essor. Il permet de réaliser des avancées dans les domaines du data pooling, du traitement du langage naturel (natural language processing NLP) et de la conduite automatisée de la data.
Si l'on souhaite se lancer dans la data et en apprendre plus sur les réseaux de neurones, il faut d'abord tenir compte de ses objectifs. Le but est-il une carrière de Data Scientist ou d'ingénieur ? Ou veut-on appliquer le Deep learning à un domaine spécifique tel que la finance ou la santé ?
Il est ensuite important de définir son niveau d'expérience. Si l'on est déjà à l'aise avec les concepts de base du Deep learning, il est possible de choisir une formation en Data science qui couvre des sujets plus avancés.
Même s'il existe des formations data « gratuites » sur le web, si l'on recherche une vraie formation complète, il faut peut-être investir dans le cursus Data Scientist de Jedha.
Notre formation sur le logiciel Python aidera à maîtriser le pipeline Data de l'entrée à la sortie des données. Les IA sont l'avenir du traitement de la data : si l'on souhaite en faire partie, il est important d'apprendre et comprendre comment travailler avec les algorithmes DL.
La formation Data Scientist de Jedha peut aider à acquérir les compétences nécessaires pour commencer à travailler avec le deep learning et l'intelligence artificielle. Mais l'IA n'est qu'un outil qui se nourrit de l'expertise de celui qui l'utilise : mieux il est utilisé, plus le data scientist sera efficace !
Avec notre aide, les apprenants pourront mieux comprendre les réseaux de neurones artificiels et devenir des data scientists à la pointe du domaine. Il est possible de nous contacter dès aujourd'hui pour en savoir plus sur nos cours et sur la façon dont nous pouvons aider à atteindre les objectifs pour la compréhension du réseau de neurones entièrement connecté !
