Les algorithmes de deep learning servent à tirer des conclusions similaires à celles que peuvent tirer les humains par l’analyse continue de données au travers d’une structure logique. Pour y parvenir, le deep learning utilise une structure multicouche d’algorithmes appelés réseaux neuronaux.

Vous trouverez ici, une liste (non exhaustive) et une explication simplifiée de ces algorithmes de deep learning, ainsi que les avantages et les inconvénients de chacun.

Qu’est-ce que les algorithmes de deep learning ?

Le deep learning est un sous-domaine du machine learning, qui fait partie de l’intelligence artificielle (IA). Lorsqu’une machine peut effectuer des tâches qui nécessitent normalement l’intelligence humaine, il s’agit d’IA. Lorsqu’une machine peut apprendre par expérience en exécutant et en analysant des données et acquérir des compétences sans intervention humaine ni code explicite, on parle de machine learning.

Le deep learning est un type de machine learning qui fonctionne à l’aide d’algorithmes inspirés de la structure biologique du cerveau humain et qui fonctionnent de manière similaire à ce dernier. Les algorithmes sont composés de neurones artificiels appelés nœuds, qui sont reliés par des structures en forme de toile, appelées réseaux de neurones artificiels.

L’objectif du deep learning est d’entraîner l’ordinateur à développer des instincts semblables à ceux de l’homme en l’amenant à observer des modèles, à prédire des comportements et à prendre des décisions. 

L’apprentissage de la machine s’approfondit à mesure qu’elle fait de nouvelles expériences et découvre de nouveaux niveaux de données à explorer. Cet apprentissage est basé sur trois couches : le niveau d’entrée, le niveau caché et le niveau de sortie. Et tout cela dépend de l’entrée de données, de leur analyse et de l’apprentissage qui en découle.

Il existe de nombreux types d’algorithmes de deep learning avec une variété de fonctionnalités et d’avantages. Explorons quelques-uns des plus couramment utilisés aujourd’hui.

Le réseau neuronal convolutif (CNN/ConVet)

Cet algorithme est capable de différencier une image d’une autre en prenant l’image d’entrée et en attribuant des poids d’apprentissage aux aspects de l’image. Il applique ensuite des filtres pertinents en utilisant une structure inspirée du cortex visuel du cerveau humain.

Avantages : Il peut détecter automatiquement quelles caractéristiques d’une image sont importantes sans aucune supervision humaine, il peut classer les images avec plus de précision qu’un humain, et il fonctionne de manière efficace sur le plan informatique.

Inconvénients : Il ne code pas l’orientation ou la position d’un objet, ce qui signifie que les données d’entrée créent un point de consigne qui nécessite ensuite une quantité importante de données d’entraînement pour être opérationnel.

Les réseaux de neurones récurrents à mémoire court-terme et long terme (LSTM)

Les LSTM sont des algorithmes de deep learning complexes qui se concentrent sur la prédiction de séquences et sont capables d’apprendre la dépendance de l’ordre. Les entrées ne sont pas fixes, ils doivent donc apprendre et utiliser le contexte pour faire des prédictions. Les LSTM sont couramment utilisés dans les applications de modélisation du langage, de reconnaissance vocale et de traduction automatique.

Avantage : le fait de disposer d’une gamme aussi large de paramètres de données signifie qu’il n’est pas nécessaire de procéder à des ajustements plus fins au fur et à mesure.

Inconvénients : Les LSTM ont besoin de beaucoup de temps et de ressources pour être entraînés et prêts à être utilisés dans le monde réel, et ils peuvent par conséquent être inefficaces.

Les réseaux adversariaux génératifs (GAN)

Les réseaux adversariaux génératifs sont un type de modélisation de deep learning qui découvre et apprend automatiquement les modèles et la régularité des données d’entrée afin de produire de nouvelles plausibilités à partir de l’ensemble de données d’origine. Ils peuvent également créer un modèle discriminant qui classe les objets comme réels ou faux, c’est-à-dire générés.

Les applications courantes du GAN comprennent la création d’une nouvelle image à partir d’une image existante, comme de nouveaux visages humains, le vieillissement facial, le mélange de photos et la traduction de photos en emojis.

Avantage : Ils ont un besoin minimal d’entrées directes d’exemples de données.

Inconvénient : Ils peuvent nécessiter beaucoup d’apprentissage, ce qui rend les GAN difficiles à mettre en œuvre.

Les réseaux neuronaux à perceptron multicouche (MLP)

Les MLP sont un type de réseau neuronal artificiel organisé en plusieurs couches au sein desquelles une information circule de la couche d’entrée vers la couche de sortie uniquement ; il s’agit donc d’un réseau à propagation directe. Ils sont le plus souvent utilisés pour des opérations de base, telles que la visualisation des données, la compression des données ou le cryptage.

Avantages : Ils fonctionnent bien avec de grands ensembles de données d’entrée, fournissent des prédictions rapides après la formation et peuvent être appliqués à des problèmes complexes et non linéaires avec précision.

Inconvénients : Les calculs peuvent parfois être complexes et longs et la qualité de l’entraînement détermine le bon fonctionnement du modèle.

Les réseaux à fonction de base radiales (RBFN)

Un réseau à fonction de base radiale utilise une base radiale comme fonction d’activation et apprend à classer en mesurant la similarité de l’entrée avec les exemples de son ensemble d’apprentissage qui servent de prototype.

Le RBFN est utilisé pour des applications telles que la prédiction de séries temporelles, l’interpolation, l’approximation de fonctions et la classification. Il peut prendre en charge des fonctions telles que la détection des anomalies de données, la détection des fraudes et la prédiction des cours de bourse.

Avantages : Il est relativement facile à concevoir, a une forte tolérance au bruit d’entrée, permet un entraînement rapide et a la capacité de créer des prédictions robustes.

Inconvénients : Sa classification est plus lente car chaque nœud doit calculer la fonction RBF.

Formez-vous au deep learning !

Si ces sujets ne sont pas encore familier pour vous, sachez que de plus en plus d’applications de notre quotidien fonctionnent grâce à l’IA, au Machine Learning et plus particulièrement au Deep Learning. Nombre d’entreprises innovantes utilisent ces algorithmes de deep learning pour proposer des produits toujours plus performants et prendre une longueur d’avance sur leurs concurrents.

Si vous êtes déjà confronté à l’IA et au Deep Learning, vous savez donc à quel point il est primordial de maîtriser ces algorithmes et de continuer de se former à leurs évolutions. 

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