Que sont les deep learning models ? Types, utilisations et plus encore

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L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA) qui imite le fonctionnement du cerveau humain, permettant aux ordinateurs de traiter des modèles complexes pour créer de nouvelles perspectives et solutions. Si vous avez utilisé des technologies comme l'assistant numérique de votre téléphone, reçu un SMS vous alertant d'une fraude par carte bancaire ou voyagé dans une voiture autonome, vous avez probablement utilisé des technologies d'apprentissage profond.

Un modèle d'apprentissage profond est un ensemble de nœuds qui se connectent et se superposent en réseaux neuronaux, à l'image du cerveau humain. Ces réseaux transmettent des informations à travers chaque couche, envoyant et recevant des données pour identifier des modèles. Les deep learning models utilisent différents types de réseaux neuronaux pour obtenir des solutions spécifiques.

Continuez la lecture pour en savoir plus sur les différents types de deep learning models, leur entraînement et les carrières existantes dans ce domaine.

Que sont les deep learning models ?

Les deep learning models sont des réseaux complexes qui apprennent de manière autonome sans intervention humaine. Ils appliquent des algorithmes d'apprentissage profond à d'immenses ensembles de données pour trouver des modèles et des solutions dans ces informations. Généralement, les modèles comportent trois couches ou plus de réseaux neuronaux pour faciliter le traitement des données. Ces modèles peuvent traiter des données non structurées ou non étiquetées, créant leurs propres méthodes pour identifier et comprendre l'information sans qu'une personne n'indique à l'ordinateur quoi chercher ou résoudre.

Parce que les deep learning models peuvent identifier des données de faible et haute dimension, ils peuvent prendre des ensembles de données difficiles à comprendre et créer des catégories plus simples et plus efficaces. Cette capacité permet au modèle d'apprentissage profond de gagner en précision au fil du temps.

Types de deep learning models

Les systèmes d'apprentissage profond utilisent diverses constructions et cadres pour atteindre des tâches et des objectifs spécifiques. Voici quelques types de deep learning models :

• Réseaux de neurones convolutifs : Vous pouvez utiliser les réseaux de neurones convolutifs pour le traitement et la reconnaissance d'images.

• Réseaux de neurones récurrents : Vous pouvez utiliser les réseaux de neurones récurrents pour la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.

• Réseaux de neurones à mémoire court et long terme : Vous pouvez utiliser les réseaux de neurones à mémoire court et long terme pour les tâches de prédiction séquentielle, comme la modélisation du langage.

En savoir plus sur les réseaux de neurones peu profonds et profonds dans cette conférence du cours d'IBM Introduction Deep Learning & Neural Networks :

À quoi servent les deep learning models ?

Vous pouvez utiliser les deep learning models dans un large éventail de domaines, tels que la fabrication, l'aérospatiale, les soins de santé et l'électronique, pour soutenir les fonctions et les objectifs des professionnels mettant en œuvre les techniques d'apprentissage profond.

Ces tâches se répartissent généralement en quatre catégories :

• Vision par ordinateur : Il s'agit de la capacité d'un ordinateur à comprendre et à traiter des images, souvent utilisée pour la modération de contenu, l'analyse d'images médicales, la reconnaissance faciale et la classification d'images.

• Reconnaissance vocale : Cela implique la capacité d'un ordinateur à analyser et à comprendre la parole humaine. La reconnaissance vocale est principalement utilisée pour les assistants virtuels, comme Siri, qui comprennent ce que vous demandez et fournissent des réponses.

• Moteur de recommandation : Il s'agit de la capacité d'un ordinateur à suivre et analyser les habitudes d'un utilisateur pour créer des recommandations personnalisées. Cela concerne des fonctionnalités comme le flux de recommandations de films Netflix ou le contenu de vos fils d'actualités sur les réseaux sociaux.

• Traitement du langage naturel : Il s'agit de la capacité d'un ordinateur à comprendre le texte. Vous pouvez utiliser le traitement du langage naturel pour les services de traduction, les chatbots et l'indexation par mots-clés.

Comment fonctionnent les deep learning models ?

Les deep learning models fonctionnent en interagissant avec d'immenses ensembles de données et en en extrayant des modèles et des solutions grâce à des styles d'apprentissage similaires à ceux des humains. Ils utilisent des réseaux de neurones artificiels (RNA) pour analyser et traiter les ensembles de données. Les réseaux fonctionnent à l'aide d'algorithmes qui permettent à l'ordinateur de s'adapter, d'apprendre et d'effectuer des tâches complexes de manière autonome sans avoir besoin d'un humain pour guider l'apprentissage.

Chaque type de modèle d'apprentissage profond a des utilisations différentes, mais ils partagent tous le même processus d'apprentissage et de formation. Pour entraîner un modèle d'apprentissage profond, d'énormes ensembles de données doivent être introduits dans le réseau. Ces informations passent de neurone en neurone, permettant à l'ordinateur d'analyser et de comprendre les données au fur et à mesure qu'elles traversent le réseau.

Qui utilise les deep learning models ?

Les professionnels qui souhaitent atteindre des objectifs et des processus spécifiques dans leur secteur utilisent des deep learning models. Parmi ces professionnels figurent les data scientists ou les ingénieurs de données. Les entreprises qui créent ou utilisent des voitures autonomes, des usines, des systèmes d'imagerie médicale et des systèmes de défense sont des exemples d'industries qui utilisent des deep learning models. On les trouve également dans de nombreuses organisations travaillant avec des systèmes d'automatisation et d'intelligence.

Avantages et inconvénients de l'utilisation des deep learning models

Les deep learning models présentent de nombreux avantages et inconvénients différents. Voici quelques avantages des deep learning models :

• Leur capacité à analyser et traiter d'immenses ensembles de données non étiquetées et non structurées, souvent trop complexes et difficiles à manipuler pour que les humains puissent les traiter seuls

• Il peut apprendre des informations pour lesquelles il n'a pas été spécifiquement formé, comme recommander de nouveaux contenus basés sur vos habitudes de visionnage comparées à celles d'autres utilisateurs.

• Les deep learning models sont évolutifs et rapides, ils ont donc la capacité de traiter tous les jeux de données que vous souhaitez sans nécessiter beaucoup de configuration ou de maintenance.

Voici quelques limitations à prendre en compte avant d'utiliser des deep learning models :

• Si les données introduites dans le modèle sont trop limitées, cela peut créer des analyses fausses ou inexactes.

• La source des informations ou des données personnelles peut poser problème si elle porte atteinte à la vie privée ou à la sécurité.

• Les deep learning models efficaces nécessitent une infrastructure complexe et des configurations informatiques intensives pour fonctionner.

Comment débuter avec les deep learning models

Si vous souhaitez vous lancer dans les deep learning models, il existe de nombreuses opportunités pour en apprendre davantage sur cette technologie, car les professionnels ayant des connaissances en apprentissage profond sont très recherchés. Les boot camps de science des données sont un excellent moyen de s'initier aux concepts des deep learning models. Des cours en ligne gratuits, des spécialisations et des certificats professionnels sont également disponibles pour en apprendre davantage avant de s'engager dans une formation officielle.

Vous pouvez également envisager une carrière dans les deep learning models. Par exemple, vous pourriez devenir ingénieur en apprentissage automatique. Ces professionnels sont chargés de créer des deep learning models prédictifs et automatisés. Ils travaillent souvent avec d'autres professionnels, comme les data scientists, pour prendre des jeux de données et les intégrer aux modèles d'apprentissage. Pour devenir ingénieur en apprentissage automatique, il est conseillé d'avoir une licence en informatique et de l'expérience avec les deep learning models. Le salaire annuel moyen de base d'un ingénieur en apprentissage automatique en France est de € 29 386 [1].

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