Les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) sont un type de réseau neuronal particulièrement adapté aux tâches de traitement d’images. Ils sont conçus pour reconnaître des modèles dans les données visuelles en analysant les images par petits morceaux, appelés « convolutions ». Mais quand faut-il utiliser un CNN et qu’est-ce qui le rend plus adapté au traitement d’images que d’autres types de réseaux neuronaux ?
Les CNN sont les mieux adaptés au traitement des données visuelles, telles que les images ou les vidéos. Ils sont capables de reconnaître des modèles dans des ensembles de données très complexes et de traiter de grandes quantités de données rapidement et avec précision. Ils sont donc idéaux pour des tâches telles que la classification d’images, la détection d’objets et la reconnaissance faciale.
L’une des principales raisons pour lesquelles les CNN sont mieux adaptés au traitement des images que d’autres types de réseaux neuronaux est leur capacité à reconnaître des motifs dans les images, indépendamment de leur orientation ou de leur position. En effet, les CNN utilisent une technique appelée « poids partagés », qui leur permet de reconnaître des motifs dans une image indépendamment de leur emplacement. Ceci est important lorsque l’on travaille avec des données visuelles, car les motifs dans les images peuvent souvent apparaître dans des positions et des orientations différentes.
Qu’est-ce que l’aplatissement ? L’aplatissement est un terme utilisé dans les CNN pour décrire le processus de conversion de la sortie d’une couche convolutive en un tableau unidimensionnel. Cette opération est nécessaire car la sortie d’une couche convolutive est généralement un tableau tridimensionnel, qui ne peut pas être traité directement par une couche entièrement connectée. En aplatissant la sortie, nous pouvons l’introduire dans une couche entièrement connectée pour un traitement ultérieur.
Dans l’apprentissage supervisé, le réseau neuronal est formé à l’aide de données étiquetées. Cela signifie que les données d’entrée sont associées à la sortie correcte, ce qui permet au réseau d’apprendre les modèles corrects et de faire des prédictions précises. Le réseau est formé à l’aide d’un algorithme de rétropropagation, qui ajuste les poids du réseau afin de minimiser l’erreur entre la sortie prédite et la sortie réelle.
La principale différence entre la régression et la classification est que la régression est utilisée pour prédire une valeur continue, tandis que la classification est utilisée pour prédire une valeur discrète. Par exemple, si nous essayons de prédire le prix d’une maison en fonction de sa taille, nous utiliserons la régression. Si nous essayons de classer des images de chats et de chiens, nous utiliserons la classification.
L’apprentissage non supervisé est un type d’apprentissage automatique dans lequel le réseau neuronal est formé sur des données non étiquetées. Le réseau est chargé de trouver des modèles dans les données sans aucune connaissance préalable de ce qu’il recherche. Cela peut être utile pour des tâches telles que le regroupement et la détection d’anomalies, où nous essayons de trouver des modèles dans les données sans avoir une cible spécifique à l’esprit.
En conclusion, les CNN sont utilisés de préférence pour des tâches de traitement d’images, où ils sont capables de reconnaître rapidement et avec précision des motifs dans des ensembles de données très complexes. Ils sont capables de reconnaître des motifs dans des images indépendamment de leur orientation ou de leur position, ce qui les rend idéaux pour des tâches telles que la détection d’objets et la reconnaissance faciale. L’aplatissement est un terme utilisé dans les CNN pour décrire le processus de conversion de la sortie d’une couche convolutive en un tableau unidimensionnel, qui peut être introduit dans une couche entièrement connectée pour un traitement ultérieur. L’apprentissage supervisé est utilisé pour former les réseaux neuronaux à l’aide de données étiquetées, tandis que l’apprentissage non supervisé est utilisé pour trouver des modèles dans les données non étiquetées.
L’apprentissage supervisé est un type d’apprentissage automatique dans lequel l’algorithme est formé sur des données étiquetées, ce qui signifie que les données sont déjà classées en catégories. L’algorithme apprend à partir des données étiquetées et peut faire des prédictions ou des classifications sur de nouvelles données inédites.
L’apprentissage non supervisé, quant à lui, est un type d’apprentissage automatique dans lequel l’algorithme est formé sur des données non étiquetées, c’est-à-dire que les données n’ont pas de catégories prédéfinies. L’algorithme tente de trouver des modèles ou des relations dans les données sans aucune connaissance préalable de ce qu’elles représentent.
En résumé, la principale différence entre l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé réside dans le fait que les données d’apprentissage sont étiquetées ou non.