Le Deep Learning pour les nuls

Il est souvent difficile de situer la place de l’intelligence artificielle, entre la réalité et la science fiction, et pour ne rien arranger le deep learning repousse encore cette frontière et nous allons voir comment.

deep learing pour les nuls


Dans cet article, vous comprendrez comment le deep learning est apparu, comment en partant du premier neurone formel (en 1943) nous en sommes arrivés aux énormes modèles de réseaux de neurones profonds actuels.

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Où se situe le deep learning dans le monde de l’informatique?

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Lorsque l’on parle d’informatique, on regroupe beaucoup de domaines d’étude différents. Pour ne pas se mélanger les pinceaux, nous allons situer la place du deep learning (apprentissage profond en français), dans le domaine de l’informatique.Le deep learning est un sous domaine de l’apprentissage automatique. L’apprentissage automatique c’est l’art de programmer un ordinateur afin qu’il soit capable d’apprendre de façon autonome et à partir d’exemple.
 

Le deep learning a permis d’obtenir des résultats impressionnants dans des domaines aussi nombreux que variés:

• Reconnaissance d’image, de texte, de voix, de visage...
• La segmentation dans le domaine médicale, la compréhension d’une scène, d’un texte...
• Génération d’image, de texte, de voix, d’œuvre d’art, de visage humain...
• Voiture autonome, robot autonome...
• Surveillance routière, piétonne...
• La victoire au jeu GO face au champion du monde de cette discipline.

On pourrait citer encore beaucoup d’exemple plus originaux les uns que les autres, mais ce qu’il faut retenir c’est que le deep learning permet de faire apprendre à un ordinateur une tache précise en observant un grand nombre d’exemples.

Mais comment ça marche ? 

Un réseau neuronal est l’association, en un graphe plus ou moins complexe, d’objets élémentaires: des neurones formels. Les réseaux se distinguent par l’organisation du graphe, c’est-à-dire le nombre de neurones, présence ou non de boucles dans le réseau.

 Un neurone biologique est une cellule qui se caractérise par :

• des synapses, connexions avec les autres neurones,
• des dendrites , entrées du neurones;
• les axones, les sorties;
• le noyau qui active les sorties en fonction des stimulations en entrée.

Un neurone formel est simplement une représentation mathématique et informatique d'un neurone biologique. Le neurone formel possède plusieurs entrées et une sortie qui correspondent respectivement aux dendrites et a un axone.

Voir la suite dans l'article : Histoire du deep Learning.

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Posted on April 3, 2018 and filed under Intelligence artificielle.