Qu'est-ce qu'un réseau neuronal profond ?
Un réseau neuronal profond (RNP) est un type de modèle d'apprentissage automatique qui imite la façon dont le cerveau humain traite les informations. Contrairement aux algorithmes traditionnels qui suivent des règles prédéfinies, les réseaux neuronaux profonds peuvent apprendre des modèles à partir de données et faire des prédictions basées sur des expériences antérieures - tout comme nous.
Les DNN sont le fondement de l'apprentissage profond et alimentent des applications telles que les agents d'intelligence artificielle, la reconnaissance d'images, les assistants vocaux et les chatbots d'intelligence artificielle.
Qu'est-ce que l'architecture d'un réseau neuronal ?
Le terme "profond" dans DNN fait référence à la présence de plusieurs couches cachées, ce qui permet au réseau de reconnaître des modèles complexes.
Un réseau neuronal est composé de plusieurs couches de nœuds qui reçoivent des entrées d'autres couches et produisent une sortie jusqu'à ce qu'un résultat final soit atteint.
Un réseau neuronal se compose de couches de nœuds (neurones). Chaque nœud reçoit une entrée, la traite et la transmet à la couche suivante.
- Couche d'entrée: La première couche qui prend des données brutes (par exemple, des images, du texte).
- Couches cachées: Couches entre l'entrée et la sortie qui transforment les données et détectent les modèles.
- Couche de sortie: Elle produit la prédiction finale.
Les réseaux neuronaux peuvent comporter un nombre quelconque de couches cachées : plus le réseau comporte de couches de nœuds, plus il est complexe. Les réseaux neuronaux traditionnels sont généralement composés de 2 ou 3 couches cachées, tandis que les réseaux d'apprentissage profond peuvent comporter jusqu'à 150 couches cachées.
Réseaux neuronaux et réseaux neuronaux profonds
En bref : un réseau neuronal qui va au-delà des données d'entrée et peut apprendre à partir d'expériences antérieures devient un réseau neuronal profond.
Un réseau neuronal suit des règles programmées pour prendre des décisions basées sur des données d'entrée. Par exemple, dans un jeu d'échecs, un réseau neuronal peut suggérer des mouvements basés sur des tactiques et des stratégies prédéfinies, mais il est limité à ce que le programmeur a fourni.
Mais un réseau neuronal profond va plus loin en apprenant par l'expérience. Au lieu de s'appuyer uniquement sur des règles prédéfinies, un réseau neuronal profond peut ajuster ses décisions en fonction des modèles qu'il reconnaît dans de vastes ensembles de données.
Exemple
Imaginez que vous écriviez un programme pour reconnaître des chiens sur des photos. Un réseau neuronal traditionnel nécessiterait des règles explicites pour identifier des caractéristiques telles que la fourrure ou la queue. Un réseau neuronal DNN, en revanche, apprendrait à partir de milliers d'images étiquetées et améliorerait sa précision au fil du temps, traitant même les cas difficiles sans programmation supplémentaire.
Quels sont les différents types de réseaux neuronaux ?
Comment un réseau neuronal profond s'améliore-t-il au fil du temps ?
Un réseau neuronal profond s'améliore au fil du temps en apprenant de ses erreurs. Lorsqu'il fait une prédiction - comme identifier un problème de client ou recommander un produit - il vérifie s'il avait raison. Si ce n'est pas le cas, le système s'adapte pour s'améliorer la prochaine fois.
Par exemple, dans le domaine de l'assistance à la clientèle, un réseau DNN peut prédire comment résoudre un ticket. Si la prédiction est erronée, il apprend de cette erreur et s'améliore pour résoudre des tickets similaires à l'avenir. Dans le domaine de la vente, un réseau DNN pourrait apprendre quels prospects se convertissent le mieux en analysant les transactions passées, ce qui lui permettrait d'améliorer ses recommandations au fil du temps.
Ainsi, à chaque interaction, le réseau DNN devient plus précis et plus fiable.
Une logique différente de celle de l'esprit humain
Mais les modèles d'apprentissage profond fonctionnent souvent comme une boîte noire, ce qui signifie que les humains ne peuvent pas toujours voir comment ils parviennent à des conclusions. Par exemple, un réseau peut reconnaître un chien, mais on ne sait pas s'il s'est concentré sur la fourrure, les oreilles ou autre chose.
Les chercheurs ont tenté de visualiser la manière dont les réseaux traitent les images, mais pour les tâches plus complexes, comme le langage ou les prédictions financières, la logique reste cachée. Si ces algorithmes semblent nouveaux, nombre d'entre eux ont été mis au point il y a plusieurs dizaines d'années. Ce sont les progrès en matière de données et de puissance de calcul qui les rendent pratiques aujourd'hui.
Pourquoi les réseaux neuronaux profonds sont-ils de plus en plus populaires ?
1. Amélioration de la puissance de traitement
L'une des principales raisons de l'essor des DNN est que la puissance de traitement est plus rapide et moins chère. La puissance de calcul a fait toute la différence dans l'obtention d'une convergence rapide.
2. Disponibilité croissante des ensembles de données
Un autre facteur clé est la disponibilité de grands ensembles de données, dont les réseaux neuronaux profonds ont besoin pour apprendre efficacement. Les entreprises générant de plus en plus de données, les réseaux neuronaux profonds peuvent mettre en évidence des schémas complexes que les modèles traditionnels ne peuvent pas traiter.
3. Amélioration du traitement des données non structurées
Leur capacité à traiter des données non structurées telles que du texte, des images et du son a également ouvert la voie à de nouvelles applications dans des domaines tels que les chatbots, les systèmes de recommandation et l'analyse prédictive.
Les réseaux neuronaux peuvent-ils fonctionner avec des données non structurées ?
Oui, les réseaux neuronaux peuvent travailler avec des données non structurées, et c'est l'un de leurs principaux atouts.
Les réseaux neuronaux artificiels qui travaillent avec des données non structurées sont appelés apprentissage non supervisé. Il s'agit du Saint-Graal de l'apprentissage automatique et il est plus proche de la manière dont les humains apprennent.
Les algorithmes traditionnels d'apprentissage automatique ont du mal à traiter les données non structurées car ils nécessitent une ingénierie des caractéristiques, c'est-à-dire la sélection et l'extraction manuelles des caractéristiques pertinentes. En revanche, les réseaux neuronaux peuvent apprendre automatiquement des modèles dans les données brutes sans intervention manuelle importante.
Comment les réseaux neuronaux profonds utilisent-ils la formation pour apprendre ?
Un réseau neuronal profond apprend en faisant des prédictions et en les comparant aux bons résultats. Par exemple, lorsqu'il traite des photos, il prédit si une image contient un chien et suit le nombre de fois où il obtient la bonne réponse.
Le réseau calcule sa précision en vérifiant le pourcentage de prédictions correctes et utilise ce retour d'information pour s'améliorer. Il ajuste les poids de ses neurones et recommence le processus. Si la précision s'améliore, il conserve les nouveaux poids ; dans le cas contraire, il tente d'autres ajustements.
Ce cycle se répète sur de nombreuses itérations jusqu'à ce que le réseau puisse reconnaître des modèles de manière cohérente et faire des prédictions précises. Une fois qu'il a atteint ce stade, on dit que le réseau a convergé et qu'il a été formé avec succès.
Gagner du temps de codage avec de meilleurs résultats
Le réseau neuronal est ainsi nommé parce qu'il existe une similitude entre cette approche de programmation et le fonctionnement du cerveau.
Tout comme le cerveau, les algorithmes de réseaux neuronaux utilisent un réseau de neurones ou de nœuds. Et comme le cerveau, ces neurones sont des fonctions discrètes (ou des petites machines si vous préférez) qui reçoivent des entrées et génèrent des sorties. Ces nœuds sont disposés en couches, les sorties des neurones d'une couche devenant les entrées des neurones de la couche suivante, jusqu'à ce que les neurones de la couche externe du réseau génèrent le résultat final.
Il y a donc des couches de neurones, chaque neurone individuel recevant des entrées très limitées et générant des sorties très limitées, comme dans le cerveau. La première couche de neurones (ou couche d'entrée) reçoit les entrées et la dernière couche de neurones (ou couche de sortie) du réseau produit le résultat.
Est-il exact d'appeler ce type d'algorithme un "réseau neuronal" ?
Le cerveau humain est bien plus complexe et puissant qu'un réseau neuronal. Le fait de nommer l'algorithme "réseau neuronal profond" a été un coup de pub, mais cela peut créer des attentes irréalistes quant à ce qu'il est possible de faire avec ces techniques. Cela dit, certaines personnes tentent de remodeler le cerveau en utilisant un réseau neuronal très complexe, dans l'espoir de pouvoir reproduire une intelligence générale semblable à celle de l'homme dans le développement des robots. Comment un réseau neuronal et des techniques d'apprentissage automatique peuvent-ils nous aider à résoudre notre problème de reconnaissance des chiens ?
Au lieu de définir manuellement les attributs d'un chien, un algorithme de réseau neuronal profond peut identifier les attributs importants et traiter tous les cas particuliers sans programmation.
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Comment fonctionne un réseau neuronal profond ?
Tout d'abord, chaque neurone de la couche d'entrée reçoit un élément de données brutes, comme les pixels d'une image ou les mots d'une phrase, et attribue un poids à cette entrée, indiquant sa pertinence pour la tâche.
Un poids faible (inférieur à 0,5) signifie que l'information a moins de chances d'être pertinente. Ces entrées pondérées sont transmises à des couches cachées, où les neurones ajustent encore l'information. Ce processus se poursuit sur plusieurs couches jusqu'à ce que la couche de sortie fournisse une prédiction finale.
Comment un réseau neuronal profond peut-il savoir s'il a raison ?
Un réseau neuronal profond sait s'il a raison en comparant ses prédictions à des données étiquetées pendant la formation. Pour chaque entrée, le réseau vérifie si sa prédiction correspond au résultat réel. S'il se trompe, le réseau calcule l'erreur à l'aide d'une fonction de perte, qui mesure l'écart entre la prédiction et le résultat.
Le réseau utilise ensuite la rétropropagation pour ajuster les poids des neurones qui ont contribué à l'erreur. Ce processus se répète à chaque itération.