L’essentiel à savoir pour débuter avec deep learning

C’est quoi le Deep Learning

Le Deep Learning est une technologie de pointe qui a récemment attiré l’attention du cercle informatique. Il permet de faire l’extraction, la transformation des caractéristiques et la prédiction. En effet, il est un réseau de neurones qui a de nombreuses couches cachées. Inversement, les réseaux de neurones non profonds n’ont qu’une seule couche cachée. La figure suivante montre la différence entre le Deep Leaning et les réseaux de neurones.

L’apprentissage profond permet de faire de l’apprentissage supervisé et non supervisé. En effet, les trois algorithmes du Deep Learning qui font de l’apprentissage non supervisé sont la Machine de Boltzmann restreinte, les auto-encodeurs et le modèle de codage clairsemé. Cependant, les auto-encodeurs sont plus utilisés pour la détection des anomalies en raison de ses nombreux avantages comme la réduction de dimension et sa robustesse face aux bruits. De plus, le Deep Learning est plus performant que les algorithmes de machine Learning classiques pour résoudre des problèmes complexes lorsque nous avons une très grande quantité de données. De nos jours, les données sont en explosions, l’utilisation des algorithmes de deep Learning est donc une solution nécessaire pour faire la prediction des cas complexes avec une très bonne performance.

Quelques Domaines d’applications du deep learning

Le Deep learning est une forme de machine learning qui peut être utilisé dans plusieurs domaines. Le défis principale est d’avoir les données de qualité puisque les algorithmes de Deep learning ont besoin d’une grande quantité de données de qualité pour être performants. De plus, la qualité des résultats de la sortie des algorithmes depend de la qualité des données qui les ont été fournies. En effet, le Deep learning peut être appliqué dans les domaines suivants. Néanmoins, il peut être également utilisé dans d’autres domaines qui n’ont pas été cités dans cet article.

Domaine médical

On peut faire de la diagnostique médicale, par exemple l’analyse de la forme et de la couleur des cellules pour détecter du cancer. Et aussi les systèmes de detection automatique des symptôme d’une maladie.

Sécurité informatique

Le Deep Learning peut permettre une detection proactive des spams dans les courriels, de fraude et d’intrusion.

Commerce

Dans le domaine du commerce, on peut utiliser le Deep Learning pour la segmentation des clients, la fidélisation des clients, le marketing et les systèmes de recommandation.

Le Deep Learning est utilisé dans ce domaine pour la detection des fraudes bancaires, attribution de credit, la segmentation et la fidélisation des clients.

Reconnaissance faciale

Le Deep Learning est la technologie d’intelligence artificielle qui est plus utilisée dans la reconnaissance des formes et faciales. La technologie a été déjà utilisée par le GAFA qui désigne quatre des entreprises les plus puissantes du monde de l’internet à savoir : Google, Apple, Facebook et Amazon, aussi d’autres compagnies.

Traitement d’images

La technologie de Deep Learning a deja fait sa preuve dans les outils de filtres des images d’Instagram, des iPhones et snapchat.

Les limites Deep Learning

Bien que la technologie permette d’avoir une performance très élevée, elle souffre de quelques malecditions. Cependant, les algorithmes de deep learning necessitent beaucoup de données. Ils ont besoin également du temps et de puissance de calcul.

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