Nous sommes actuellement à un stade où l’on cherche à ce que les machines soient dotées d’une plus grande intelligence, atteignent une pensée autonome et une grande capacité d’apprentissage. Le deep learning ou apprentissage en profondeur est un concept relativement nouveau allant dans cette perspective. Il est étroitement lié à l’intelligence artificielle (IA) et fait partie des approches algorithmiques d’apprentissage automatique.
Qu’est-ce que le deep learning ?
Le deep learning ou apprentissage profond est défini comme un ensemble d’algorithmes qui se compose d’un réseau de neurones artificiels capables d’apprendre, s’inspirant du réseau de neurones du cerveau humain. En ce sens, il est considéré comme un sous-domaine de l’apprentissage automatique. L’apprentissage profond est lié aux modèles de communication d’un cerveau biologique, ce qui lui permet de structurer et de traiter les informations.
L’une des principales caractéristiques de l’apprentissage profond est qu’il permet d’apprendre à différents niveaux d’abstraction. Autrement dit, l’utilisateur peut hiérarchiser les informations en concepts. De même, une cascade de couches de neurones est utilisée pour l’extraction et la transformation des informations.
Le deep learning peut apprendre de deux manières : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. Cela permet au processus d’être beaucoup plus rapide et plus précis. Dans certains cas, l’apprentissage profond est connu sous le nom d’apprentissage neuronal profond ou de réseaux neuronaux profonds. En effet, la définition la plus précise est que l’apprentissage profond imite le fonctionnement du cerveau humain.
Grâce à l’ère du Cloud Computing et du Big Data, le deep learning a connu une croissance significative. Avec lui, un haut niveau de précision a été atteint. Et cela a causé tellement d’étonnements, car il se rapproche chaque jour de la puissance perceptive d’un être humain.
Comment fonctionne le deep learning ?
Le deep learning fonctionne grâce à des réseaux de neurones profonds. Il utilise un grand nombre de processeurs fonctionnant en parallèle.
Les réseaux de neurones sont regroupés en trois couches différentes : couche d’entrée, couche cachée et couche de sortie. La première couche, comme son nom l’indique, reçoit les données d’entrée. Ces informations sont transmises aux couches cachées qui effectuent des calculs mathématiques permettant d’établir de nouvelles entrées. Enfin, la couche de sortie est chargée de fournir un résultat.
Mais, les réseaux de neurones ne fonctionnent pas si on ne tient pas compte de deux facteurs. Le premier est qu’il faut beaucoup de puissance de calcul. Le second fait référence au gigantesque volume de données auquel ils doivent accéder pour s’entraîner.
Pour sa part, les réseaux de neurones artificiels peuvent être entraînés à l’aide d’une technique appelée rétropropagation. Elle consiste à modifier les poids des neurones pour qu’ils donnent un résultat exact. En ce sens, ils sont modifiés en fonction de l’erreur obtenue et de la participation de chaque neurone.
Pour son bon fonctionnement, l’utilisation d’un processeur graphique est également importante. Autrement dit, un GPU dédié est utilisé pour le traitement graphique ou les opérations en virgule flottante. Pour traiter un tel processus, l’ordinateur doit être super puissant afin de pouvoir fonctionner avec un minimum de marge d’erreur.
L’apprentissage en profondeur a permis de produire de meilleurs résultats dans les tâches de perception informatique, car il imite les caractéristiques architecturales du système nerveux. En fait, ces avancées peuvent lui permettre d’intégrer des fonctions telles que la mémoire sémantique, l’attention et le raisonnement. L’objectif est que le niveau d’intelligence artificielle soit équivalent au niveau d’intelligence humain, voire le dépasser grâce à l’innovation technologique.
Quelles sont les applications du deep learning dans l’analyse du Big Data ?
Le deep learning dans l’analyse du Big Data est devenu une priorité de la science des données. On peut en effet identifier trois applications.
Indexation sémantique
La recherche d’informations est une tâche clé de l’analyse du Big Data. Le stockage et la récupération efficaces des informations sont un problème croissant. Les données en grande quantité telles que des textes, des images, des vidéos et des fichiers audio sont collectées dans divers domaines. Par conséquent, les stratégies et solutions qui étaient auparavant utilisées pour le stockage et la récupération d’informations sont remises en question par ce volume massif de données.
L’indexation sémantique s’avère être une technique efficace, car elle facilite la découverte et la compréhension des connaissances. Ainsi, les moteurs de recherche ont la capacité de fonctionner plus rapidement et plus efficacement.
Effectuer des tâches discriminantes
Tout en effectuant des tâches discriminantes dans l’analyse du Big Data, les algorithmes d’apprentissage permettent aux utilisateurs d’extraire des fonctionnalités non linéaires compliquées à partir des données brutes. Il facilite également l’utilisation de modèles linéaires pour effectuer des tâches discriminantes en utilisant les caractéristiques extraites en entrée.
Cette approche présente deux avantages. Premièrement, l’extraction de fonctionnalités avec le deep learning ajoute de la non-linéarité à l’analyse des données, associant ainsi étroitement les tâches discriminantes à l’IA. Deuxièmement, l’application de modèles analytiques linéaires sur les fonctionnalités extraites est plus efficace en termes de calcul. Ces deux avantages sont importants pour le Big Data, car ils permettent d’accomplir des tâches complexes comme la reconnaissance faciale dans les images, la compréhension de millions d’images, etc.
Balisage d’images et de vidéos sémantiques
Les mécanismes d’apprentissage profond peuvent faciliter la segmentation et l’annotation des scènes d’images complexes. Le deep learning peut également être utilisé pour la reconnaissance de scènes d’action ainsi que pour le balisage de données vidéo. Il utilise une analyse de la variable indépendante pour apprendre les caractéristiques spatio-temporelles invariantes à partir de données vidéo. Cette approche aide à extraire des fonctionnalités utiles pour effectuer des tâches discriminantes sur des données d’image et vidéo.
Le deep learning a réussi à produire des résultats remarquables dans l’extraction de fonctionnalités utiles. Cependant, il reste encore un travail considérable à faire pour une exploration plus approfondie qui comprend la détermination d’objectifs appropriés dans l’apprentissage de bonnes représentations de données et l’exécution d’autres tâches complexes dans l’analyse du Big Data.
