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Nous vivons à l'ère des avancées technologiques remarquables. Chaque jour qui passe, la race humaine coche une autre case sur sa liste de contrôle. Un qui pendant des éternités aurait semblé inimaginable. Le pionnier de cette quête étant l'aube de l'Intelligence Artificielle.

Au fil du temps, les humains ont investi des quantités extraordinaires de ressources dans l'évolution et le perfectionnement de l'IA. L'objectif étant une transformation qui donne une efficacité optimale pour de multiples industries et applications.

Dans cet article, nous passons en revue un de ces sous-ensembles d'IA- Deep Learning. Décodons ce qu'est l'apprentissage en profondeur, comment il fonctionne et des exemples concrets d'apprentissage en profondeur en action.

• Le Deep Learning est une sous-branche du Machine Learning, une forme d'Intelligence Artificielle. Son innovation a aidé à surmonter les limites de l'apprentissage automatique et a rendu l'IA applicable à un ensemble plus large de cas d'utilisation. Commençons tout en haut et comprenons d'abord l'Intelligence Artificielle.

Qu'est-ce que l'Intelligence Artificielle ou IA ?

L'intelligence artificielle se base sur l'idée que les décisions humaines sont des calculs mathématiques. Cela implique qu'il est possible d'entraîner des machines avec des algorithmes et d'obtenir les mêmes conclusions qu'un humain.

Évolution de l'IA

Le concept d'un humanoïde ou d'une machine capable de penser comme un humain existe depuis des siècles. Il a fait des apparitions dans la mythologie, les légendes et les créations fictives à maintes reprises. De Talos dans la mythologie grecque à Golem dans le folklore juif, les humains restent intrigués par l'IA depuis des temps immémoriaux.

L'IA, en tant que discipline universitaire, a été fondée en 1956. C'était une quête de scientifiques de divers domaines pour créer un cerveau artificiel.

Au fil des ans, l'IA s'est attiré des pom-pom girls ainsi que des sceptiques. Les efforts continus de ceux qui sont attachés à l'idée ont progressivement conduit à un consensus sur l'utilité de l'IA.\

La première réalisation monumentale de ce type est Deep Blue. C'était le premier système informatique de jeu d'échecs produit par IBM. Le 11 mai 1997, Deep Blue bat le champion du monde en titre, Garry Kasparov. Il l'a fait grâce à sa capacité de traitement de 200 000 000 mouvements par seconde.

L'IA au 21e siècle

Le 21e siècle est venu équipé de systèmes informatiques évolués, d'un accès aux mégadonnées et d'un optimisme envers l'IA. Cela a alimenté l'acceptation et l'application massives de divers outils d'IA dans tous les secteurs.

L'IA mania a conquis les marchés et fait sa place dans les domaines de l'écologie, de l'économie ou encore des produits de grande consommation. Depuis lors, des progrès rapides ont été réalisés grâce à la recherche et au développement.

Le marché mondial du matériel, des logiciels, des services et de la technologie d'IA devrait passer de 58,3 milliards USD en 2021 à 309,6 milliards USD d'ici 2026. Des progrès significatifs ont été réalisés dans l'analyse de texte, le traitement d'images et de vidéos, et même la reconnaissance vocale.

Les outils basés sur l'IA ont fait leur chemin dans notre vie quotidienne aujourd'hui. Alors que nous reconnaissons certains comme des IA, certains sont plus masqués. Les logiciels bancaires, l'exploration de données et même le moteur de recherche de Google font partie des réalisations remarquables de l'IA. Cependant, ils sont souvent réduits à de simples produits de l'évolution de l'informatique.

Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ou ML ?

L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle. Les algorithmes d'apprentissage automatique analysent de grandes quantités de données pour détecter des modèles. Cette analyse permet aux algorithmes de prédire les résultats en fonction du comportement historique.

Évolution de l'apprentissage automatique

Pendant des années, l'apprentissage automatique a fait partie du programme de formation à l'IA. Cependant, vers la fin des années 1970, l'IA s'est concentrée sur les approches basées sur la connaissance et les algorithmes abandonnés. Cela a provoqué une rupture entre les deux disciplines.

Les techniciens et les chercheurs du domaine se sont réorganisés dans un domaine distinct. L'accent était désormais mis sur la résolution de problèmes quotidiens et réels.

L'apprentissage automatique au 21e siècle

L'aube d'Internet a apporté un accès plus simple aux données. Dans les années 1990, ML a pu démontrer son utilité à un public plus large et s'épanouir.

Depuis lors, les applications de Machine Learning ont fourni des solutions aux problèmes courants de l'industrie. L'analyse des données de vente, les recommandations de produits, la tarification dynamique ont aidé les entreprises à devenir plus robustes. La reconnaissance vocale, la reconnaissance faciale et la détection des fraudes ont rendu nos systèmes plus sûrs.

Les algorithmes d'apprentissage automatique nous entourent plus souvent que jamais. Nos flux Facebook, nos recommandations Netflix et même nos prévisions boursières sont alimentés par Machine Learning via Deep Learning.

Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur ?

Le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning. Un effort pour reproduire le réseau neuronal du cerveau humain constitue la base des algorithmes DL. L'évolution de l'apprentissage en profondeur a permis aux machines de faire des prédictions beaucoup plus complexes qu'auparavant. Il a également permis une plus grande précision que jamais.

Comme son nom l'indique, le Deep Learning est beaucoup plus profond et multicouche que le Machine Learning. Il renverse l'apprentissage linéaire et s'adapte à un processus plus élaboré. À mesure que le Deep Learning évolue, l'objectif reste d'obtenir une sortie précise et de haut niveau grâce à des données d'entrée brutes.

Que sont les réseaux de neurones ?

Les réseaux de neurones sont la base sur laquelle fonctionnent les algorithmes de Deep Learning. Conçus pour reproduire le fonctionnement du cerveau humain, ils forment une toile multicouche.

Les neurones constituent les nombreuses couches d'un réseau de neurones. Ces neurones interconnectés facilitent le transfert d'informations. Les couches d'un réseau de neurones peuvent être grossièrement divisées en trois types.

Couche d'entrée

Les données d'entrée sont d'abord décomposées en pixels. Chaque pixel est ensuite affecté à un neurone sur la couche d'entrée. Les canaux transportent ensuite ces informations sur la couche suivante. Ils déterminent également quels neurones de la couche suivante doivent être activés.

Calques cachés

Le processus d'analyse et de transfert à travers les canaux se poursuit à travers plusieurs couches cachées. Des neurones sélectionnés sont activés à chaque étape pour fournir la sortie correcte. Le biais (le nombre attribué aux neurones) et le poids des canaux sont constamment ajustés. Ils diffèrent également entre les couches et les algorithmes pour déterminer la sortie reçue.

Couche de sortie

À l'autre extrémité du Web se trouve la couche de sortie. Les données transférées et analysées entre les couches d'entrée et cachées se manifestent via la couche de sortie.

Types d'apprentissage en profondeur

Le Deep Learning ou Machine Learning peut être réalisé selon différentes méthodes. L'itinéraire choisi détermine la manière dont l'algorithme analyse les données, la quantité d'intervention humaine requise et le résultat final. Il existe deux types principaux dans lesquels l'apprentissage peut avoir lieu.

Apprentissage Supervisé (SL)

Dans cette méthode, les variables sont bien étiquetées. Cela signifie que l'entrée est déjà étiquetée avec la sortie correcte. La machine est en formation pour cartographier les deux ensemble.

Comme son nom l'indique, l'apprentissage supervisé est comme un élève apprenant sous la supervision d'un enseignant pour atteindre les bonnes réponses.

Cette méthode fonctionne très bien pour les tâches plus simples. Vous commencez par créer un ensemble de données d'entraînement bien étiqueté. Après le processus de formation, vous pouvez effectuer un test de données. Un sous-ensemble des données d'apprentissage constitue la base du test pour juger si la sortie prédite est correcte.

[Infographie : processus - formes étiquetées avec des noms, apprentissage, test, sortie]

Les modèles SL fonctionnent dans des applications réelles telles que la détection des fraudes, le filtrage des spams, l'évaluation des risques ou même les algorithmes de médias sociaux. C'est le plus couramment utilisé des trois types.

Apprentissage non supervisé

Contrairement à l'apprentissage supervisé, les données d'entrée dans l'apprentissage non supervisé ne sont pas étiquetées. Au lieu de cela, la formation se produit avec des ensembles de données non étiquetés. Les modèles sont identifiés sans invites spécifiées. L'apprentissage non supervisé est similaire à la façon dont le cerveau humain traite l'information.

L'objectif de l'apprentissage non supervisé est d'analyser les entrées brutes pour trouver des similitudes sous-jacentes et regrouper les données en fonction de celles-ci.

L'absence d'étiquettes permet un traitement complexe et complexe. Cela ouvre le champ du type de données pouvant être analysées.

9 applications et exemples d'apprentissage en profondeur avec des exemples

1. Divertissement

L'apprentissage en profondeur a profité au processus de création, de publication et de diffusion des médias de divertissement. L'analyse du langage corporel humain à travers des caméras a facilité la modélisation de personnages virtuels. L'analyse vidéo approfondie a accéléré le processus d'édition, de synchronisation audio-vidéo et de transcriptions. Le cinéma est en train d'être révolutionné grâce au Deep Learning.

Les services de streaming et les plateformes de médias sociaux utilisent le Deep Learning. Cela les aide à offrir une expérience plus personnalisée à l'utilisateur final. Des recommandations aux publicités, le Deep Learning facilite le meilleur ciblage. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook intègrent le Deep Learning dans leurs algorithmes.

Le divertissement sportif profite également des avantages de DL. L'analyse des émotions des joueurs, de la réaction du public, etc., aide à sélectionner les meilleurs moments forts à partir d'heures de séquences. IBM Watson à Wimbledon 2018 en est un excellent exemple.

2. Assistants virtuels

Les assistants virtuels d'aujourd'hui sont aussi autonomes qu'un être humain à votre entière disposition. Ils peuvent prendre des notes, effectuer des actions et même proposer des suggestions à la demande de votre voix.

Nos assistants virtuels utilisent l'apprentissage en profondeur pour nous extraire des données. Depuis notre voix, notre accent, les endroits que nous visitons, jusqu'aux chansons que nous aimons, ils savent tout. Cela les aide à s'améliorer et à s'adapter à vos besoins au fil du temps.

L'apprentissage en profondeur constitue la base de Siri, Alexa, Google Assistant et de la plupart des autres assistants virtuels.

3. Reconnaissance visuelle

Les systèmes de reconnaissance visuelle vont des systèmes de base aux systèmes multicouches. Les modèles d'apprentissage en profondeur peuvent identifier et trier les images en fonction de l'emplacement, des éléments et même des personnes.

L'analyse d'images pour l'obscénité sur les plateformes de médias sociaux contribue à créer un environnement plus sûr pour tous. La reconnaissance visuelle permet d'accéder aux bonnes images à partir des vastes bibliothèques des moteurs de recherche. Il trie également les images dans votre galerie afin que vous puissiez trouver rapidement ce dont vous avez besoin.

La reconnaissance faciale est utilisée dans les applications de sécurité depuis des années. Les smartphones aussi déverrouillent désormais la reconnaissance de votre visage. Ces révolutions sont toutes dues au Deep Learning.

4. Santé

L'industrie de la santé est le meilleur exemple de la contribution du Deep Learning à l'amélioration de la vie humaine. Au fil des ans, les systèmes basés sur GPU ont facilité le travail des travailleurs de la santé. Ils ont également contribué à un diagnostic efficace, à un traitement standardisé et à une meilleure performance globale.

L'apprentissage en profondeur a permis aux systèmes de santé de,

• Répondre à la pénurie de travailleurs de qualité
• Effectuer un diagnostic précoce précis
• Offrir de meilleurs rapports de pathologie
• Prédire les flambées ou les épidémies
• Normaliser la voie de traitement
• Développer de nouveaux médicaments et vaccins

Souvent accueilli avec scepticisme, le Deep Learning est de plus en plus utilisé à des fins de recherche. De nombreux géants de la santé adoptent également des modèles d'apprentissage en profondeur pour offrir un traitement plus rapide et de meilleure qualité et réduire les coûts.

5. Traitement du langage naturel (TAL)

L'analyse du texte ou de la parole et sa compréhension pour offrir le bon résultat est le traitement du langage naturel ou NLP.

Les complexités et les nuances du langage humain sont infinies. Par conséquent, les systèmes comme Deep Learning qui apprennent et s'améliorent au fur et à mesure ont le dessus.

La PNL est acceptée pour résumer le matériel de lecture long, comme les documents juridiques. Ils aident également à classer le texte, à analyser les sentiments et à répondre aux questions.

Les outils de chat d'assistance et d'expérience client ont également trouvé une excellente utilisation pour la PNL. La capacité à comprendre les complexités et même à construire des phrases de manière indépendante permet aux bots de fonctionner avec une excellente efficacité.

6. Détection de fraude

Le secteur bancaire et financier n'est pas étranger aux transactions frauduleuses et aux escrocs. L'adoption de systèmes de sécurité basés sur le Deep Learning a permis d'ajouter une couche de protection supplémentaire.

Les modèles identifient les tendances dans les transactions des clients, gardent une trace des cotes de crédit et donnent l'alarme à la vue d'une activité anormale. De telles implémentations ont aidé les fraudes à la carte de crédit et économisé de l'argent dans le recouvrement et l'assurance.

7. Traduction linguistique

À mesure que le monde devient plus petit, le besoin de pouvoir traduire l'information augmente. Le Deep Learning a permis aux logiciels d'identifier les lettres et de les traduire dans la langue souhaitée.

Les traductions automatiques automatiques peuvent actuellement être effectuées de deux manières : la traduction automatique de texte et la traduction d'images.

Ces outils sont utiles non seulement à des fins commerciales mondiales, mais aussi dans la vie de tous les jours. Que vous soyez touriste ou que vous souhaitiez faire un geste spécial pour votre ami à l'étranger, la langue n'est plus une barrière. Tout cela grâce à des applications comme Google Translate, Google Lens, etc., qui intègrent Deep Learning pour combler les lacunes.

8. Restauration de pixels

Pendant des années, la qualité des caméras sur les smartphones ainsi que les systèmes de sécurité sont restés problématiques. Dans de nombreux cas, c'est encore le cas. Zoomer sur des vidéos pour identifier des personnes est souvent handicapé par une résolution limitée.

Pixel Recursive Super Resolution, un réseau DL formé par les chercheurs de Google Brain en 2017, a trouvé une solution. Le réseau a pu prendre des images de visages à basse résolution et les améliorer. L'amélioration était suffisamment importante pour mettre en évidence les caractéristiques importantes et permettre l'identification.

Les applications d'amélioration d'image grâce à l'apprentissage en profondeur sont nombreuses. Mais surtout, ils peuvent être utilisés par les services de police et les forces de l'ordre pour suralimenter les systèmes judiciaires.

9. Voitures autonomes

Une idée qui n'apparaissait autrefois que dans des rêves fantastiques, les voitures autonomes sont maintenant plus que jamais une réalité. Qu'est-ce qui alimente cet exploit spectaculaire que les humains sont si près de perfectionner ? Vous l'avez deviné, Deep Learning.

Un réseau multicouche d'algorithmes d'apprentissage en profondeur donne vie aux voitures sans conducteur. Les voitures autonomes peuvent identifier la signalisation et les chemins, manœuvrer dans la circulation et même s'adapter à des éléments en temps réel tels que des blocages de route.

Ceci est rendu possible grâce aux données des caméras, des capteurs et de la géocartographie. La recherche continue d'améliorer nos modèles d'apprentissage en profondeur pour perfectionner les véhicules autonomes.

Les voitures sans conducteur sont conçues pour résoudre de nombreux défis humains quotidiens. Ils peuvent être utilisés pour le transport quotidien ainsi que pour les livraisons commerciales, parmi de nombreux cas d'utilisation.

Réponse du marché à l'apprentissage en profondeur

À sa conception, le Deep Learning s'est attaché à résoudre des problèmes réels grâce à ses solutions. Ce serait un euphémisme de dire qu'il a réussi à atteindre son objectif.

Chaque jour qui passe, l'acceptation et l'adoption du Deep Learning atteignent de nouvelles industries. Examinons quelques facteurs critiques du marché qui donnent un aperçu de l'avenir prometteur de DL.

• Pour la période de prévision de 2020 à 2025, le marché du Deep Learning devrait enregistrer un TCAC de 42,56%
• En 2019, l'Amérique du Nord détenait la part la plus élevée du marché DL.
• La sous-région océanienne et l'Indo-Pacifique affichent le taux de croissance le plus élevé pour le marché du Deep Learning
• Les acteurs importants incluent Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation et Amazon Web Services Inc.

Limites de l'apprentissage en profondeur

Compte tenu de la force révolutionnaire qu'est le Deep Learning, il peut sembler injuste de souligner ses limites. Cependant, il est essentiel de considérer les limitations uniquement comme des limitations. Ils ne signifient rien de plus que des possibilités d'amélioration et de croissance.

Examinons quelques-unes des limites actuelles du Deep Learning tel que nous le connaissons.

1. Besoin d'énormes quantités de données

L'efficacité de tout modèle de Deep Learning dépend de la quantité et de la qualité des données d'apprentissage. Sans surprise, de telles quantités de données ne sont pas accessibles à tous.

Une telle dépendance des systèmes d'apprentissage en profondeur à l'abondance de données pose une limite. Cela conduit également à des événements malheureux, comme lorsque ce logiciel de la police britannique n'a pas pu distinguer les dunes de sable des nus.

2. Incapacité à comprendre le contexte

Une autre lacune du Deep Learning est son incapacité à s'adapter à des contextes changeants.

Par exemple, un modèle d'apprentissage en profondeur formé pour jouer à un jeu peut battre le champion humain en titre. Cependant, offrez-lui un autre jeu et le même ensemble d'instructions dans le modèle ne garantit pas la victoire.

La nécessité de recycler les modèles d'apprentissage en profondeur à chaque changement de contexte pourrait être considérée comme une limitation en période de croissance rapide.

Les chercheurs et les scientifiques se sont efforcés de souligner d'autres limites du Deep Learning. Alors que certains découlent d'un scepticisme pur et simple, certains sont de véritables critiques constructives. Des progrès constants sont réalisés pour améliorer l'apprentissage en profondeur et son efficacité.

Conclusion

Le Deep Learning fait déjà partie intégrante de notre quotidien et des services que nous utilisons. L'avenir semble également prévoir une acceptation et une adoption plus larges du Deep Learning. Son utilité dans de multiples domaines et industries met en valeur le potentiel des modèles DL.

Les prévisions montrent une croissance phénoménale du marché du Deep Learning dans les années à venir. C'est le bon moment pour les entreprises de se plonger dans le monde de l'IA et de la DL. C'est également une image pleine d'espoir pour les entreprises et les industries qui bénéficieront du Deep Learning.