- Découvrez le neurone formel.
- Explorez les réseaux de neurones en couches.
- Initiez-vous aux autoencodeurs.
- Construisez des réseaux profonds grâce aux couches convolutionnelles.
- Construisez des modèles génératifs grâce aux réseaux de neurones.
L’apprentissage profond est devenu un mot à la mode dans le monde de la technologie, et ce pour de bonnes raisons. Il s’agit d’une technique d’intelligence artificielle qui consiste à former plusieurs couches de neurones interconnectés pour reconnaître des modèles dans les données. L’apprentissage profond a permis des avancées significatives dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images, le traitement du langage naturel et même les voitures autonomes. Dans cet article, nous allons explorer les bases du Deep Learning, notamment comment calculer un neurone et les 3 étapes de la conception d’un réseau neuronal.
Calcul d’un neurone
Un neurone est l’élément de base d’un réseau neuronal. Il reçoit une ou plusieurs entrées et produit une sortie. La sortie est déterminée par une fonction qui combine les entrées avec des poids et des biais. Les poids et les biais sont initialement définis de manière aléatoire et sont ajustés au cours de la formation afin d’améliorer la précision du réseau. La fonction utilisée pour calculer un neurone est appelée fonction d’activation. Parmi les fonctions d’activation couramment utilisées, citons la fonction sigmoïde, la fonction ReLU et la fonction tanh.
Conception d’un réseau neuronal
La conception d’un réseau neuronal implique trois étapes principales : sélection de l’architecture, choix des fonctions d’activation et définition des hyperparamètres. L’architecture d’un réseau neuronal fait référence au nombre de couches, au nombre de neurones dans chaque couche et aux connexions entre ces couches. Les fonctions d’activation déterminent la manière dont les neurones de chaque couche sont calculés. Les hyperparamètres sont les paramètres définis avant l’apprentissage, tels que le taux d’apprentissage et le nombre d’époques.
Quand utiliser l’apprentissage profond
L’apprentissage profond est mieux adapté aux tâches qui impliquent de grandes quantités de données et des modèles complexes. Il est particulièrement utile pour des tâches telles que la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement du langage naturel et les véhicules autonomes. L’apprentissage profond peut également être utilisé pour des tâches telles que la détection d’anomalies, la détection de fraudes et la maintenance prédictive.
L’apprentissage profond est largement utilisé dans les véhicules autonomes pour reconnaître des objets tels que les piétons, les autres véhicules et les feux de signalisation. Les données sont capturées par des caméras, des radars et des capteurs lidar et sont traitées par un réseau neuronal pour prendre des décisions en temps réel. Le réseau neuronal est entraîné sur un grand ensemble d’images et est capable de reconnaître des modèles qui sont difficiles pour les techniques traditionnelles de vision par ordinateur.
Apprentissage pour un ordinateur
Pour un ordinateur, l’apprentissage fait référence à la capacité d’améliorer ses performances dans une tâche grâce à l’expérience. Dans le cas du Deep Learning, l’ordinateur apprend en ajustant les poids et les biais du réseau neuronal au cours de la formation. Cela permet à l’ordinateur de reconnaître des modèles dans les données et de faire des prédictions basées sur ces données.
En conclusion, l’apprentissage profond est un outil puissant pour résoudre des problèmes complexes impliquant de grandes quantités de données. La conception d’un réseau neuronal implique la sélection de l’architecture, le choix des fonctions d’activation et la définition des hyperparamètres. L’apprentissage profond est le mieux adapté à des tâches telles que la reconnaissance d’images et de la parole, le traitement du langage naturel et les véhicules autonomes. Il permet à l’ordinateur de tirer des enseignements de son expérience et d’améliorer ses performances dans une tâche donnée. Avec les progrès rapides de la puissance de calcul et de la disponibilité des données, nous pouvons nous attendre à voir encore plus de percées dans le domaine de l’apprentissage profond dans les années à venir.
Les neurones sont des cellules parce qu’ils constituent l’unité fondamentale du système nerveux chez tous les animaux, y compris l’homme. Ce sont des cellules spécialisées chargées de transmettre des informations dans tout le corps, ce qui nous permet de penser, de sentir et de bouger. Dans le contexte de l’apprentissage profond, les réseaux neuronaux artificiels s’inspirent de la structure et de la fonction des neurones biologiques, ce qui leur permet d’effectuer des tâches complexes en traitant et en transmettant des informations de la même manière que le cerveau humain.