L'apprentissage profond est un procédé d'apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones possédants plusieurs couches de neurones cachées. Ces algorithmes possédant de très nombreux paramètres, ils demandent un nombre très important de données afin d'être entraînés.
L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique où de nombreux algorithmes sont structurés en couches pour créer des réseaux de neurones artificiels (ANN). Ces réseaux peuvent résoudre des problèmes complexes et permettre à la machine de s'entraîner à effectuer une tâche.
Avec le Deep Learning, nous parlons d'algorithmes capables de mimer les actions du cerveau humain grâce à des réseaux de neurones artificielles. Les réseaux sont composés de dizaines voire de centaines de « couches » de neurones, chacune recevant et interprétant les informations de la couche précédente.
L'apprentissage profond est performant pour la reconnaissance d'objets dans une image, mais il est en réalité assez difficile de comprendre ce qui se passe au cours de l'analyse à chaque niveau du réseau de neurones. La société Google a développé le logiciel DeepDream qui utilise l'apprentissage profond.
Le deep learning est donc un sous-ensemble du machine learning. Dans les deux variantes de l'IA, les algorithmes deviennent de plus en plus intelligents à chaque calcul. Mais contrairement à l'apprentissage automatique, les algorithmes du machine learning sont capables de s'améliorer d'eux-mêmes.
Traitement d'images. Les IA à deep learning sont très efficaces pour les analyses d'images. Elles sont, par exemple, employées dans l'imagerie médicale pour détecter des maladies ou dans le secteur automobile dans le cas des voitures autonomes.
Le processus d'apprentissage consiste à acquérir un savoir, un savoir-faire ou une connaissance, en vivant ou en observant une série d'expériences. Ce processus peut avoir lieu n'importe où, et à n'importe quel âge, individuellement ou en interaction avec d'autres individus.
Le Machine Learning est une IA capable de s'adapter automatiquement avec une interférence humaine minimale, et le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning utilisant les réseaux de neurones pour mimer le processus d'apprentissage du cerveau humain.
Avec l'avènement des fakes news et ses effets néfastes sur les réseaux sociaux, la diffusion de deepfake sur le web constitue donc une nouvelle menace technologique. Manipulation, désinformation, humiliation, diffamation... les dangers des deepfakes seront de plus en plus nombreux.
Comment fonctionne le deep learning ? Les réseaux de deep learning sont entraînés sur la base de structures complexes de données auxquelles ils sont confrontés. Ils élaborent des modèles de calcul composés de plusieurs couches de traitement pour créer plusieurs niveaux d'abstraction afin de représenter les données.
Il est d'usage de distinguer cinq méthodes pédagogiques : expositive, démonstrative, interrogative, de découverte et expérientielle.
Python est le plus populaire de tous et propose de nombreuses librairies. Dont les fameuses Scikit-Learn pour le machine learning et TensorFlow pour le Deep Learning. R a quant à lui été conçu spécifiquement pour les statistiques et s'adapte parfaitement à l'IA.
Le deep learning et le Python
Python est un langage de programmation puissant pour la création d'IA. Il est également facile à apprendre et à utiliser, avec un riche écosystème de bibliothèques pour l'apprentissage profond. La communauté Python est vaste et active.
Le GPU NVIDIA Titan RTX convient parfaitement aux jeux vidéo et à l'apprentissage en profondeur. Il est le choix idéal pour les scientifiques des données et des chercheurs en IA.
Les algorithmes d'apprentissage profond sont basés sur des ensembles de neurones que l'on appelle des réseaux. On appelle « architecture » la structure selon laquelle les neurones sont reliés entre eux.
Favorisez la participation en donnant aux élèves amplement le temps de répondre à vos questions ou de poser une question. Afin de respecter les différents styles d'apprentissage, variez vos pratiques en remettant de la documentation, donnant des consignes verbales ou utilisant des aides visuelles.
Les inconvénients du contrat d'apprentissage.
Par conséquent, il sera nécessairement moins productif qu'un salarié diplômé, d'une part, et, d'autre part, mobilisera des ressources en interne pour l'accompagner et le former –et sera donc susceptible de minorer la productivité de son tuteur.