À mesure que l’ère numérique progresse, il devient rapidement évident que les technologies du futur d’alors, telles que l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique, ont radicalement changé notre façon de vivre. Il ne s’agit plus des technologies d’un futur proche ; en fait, nous expérimentons et observons l’IA au quotidien, qu’il s’agisse d’assistants numériques intelligents ou de recommandations de moteurs de recherche intelligents. La fonction la plus connue de l’IA est probablement l’apprentissage en profondeur (deep learning). Si le terme a été associé pour la première fois aux réseaux neuronaux en 2000 par Igor Aizenberg, il n’est devenu populaire que ces dernières années. L’apprentissage profond est l’un des sujets technologiques les plus brûlants du moment, les entreprises et les jeunes pousses se précipitant pour obtenir une part du gâteau. L’apprentissage profond est comme un carburant pour cette ère numérique, mais sans réseaux neuronaux, il n’y a pas d’apprentissage profond. Par conséquent, pour clarifier les choses, nous allons discuter des deux en détail et étudier leurs différences.
Apprentissage en profondeur
Avec la revigoration des réseaux neuronaux dans les années 2000, l’apprentissage profond est devenu un domaine de recherche actif, ouvrant la voie à l’apprentissage automatique moderne. Auparavant, cet algorithme était appelé réseau neuronal artificiel (RNA). Cependant, l’apprentissage profond est un concept beaucoup plus large que les réseaux neuronaux artificiels et comprend plusieurs domaines différents de machines connectées. L’apprentissage profond est une approche de l’IA et une technique qui permet aux systèmes informatiques de s’améliorer avec l’expérience et les données. Il s’agit d’un type particulier de méthode d’apprentissage automatique basée sur les réseaux neuronaux artificiels qui permet aux ordinateurs de faire ce qui vient naturellement à l’homme. Elle repose sur l’idée de l’apprentissage par l’exemple. L’apprentissage peut être supervisé ou non supervisé. L’idée est de construire des modèles qui ressemblent aux structures utilisées par le cerveau humain. Ces algorithmes surpassent les autres types d’algorithmes d’apprentissage automatique.
Réseau neuronal
Les réseaux neuronaux, également appelés réseaux neuronaux artificiels (RNA), sont le fondement de la technologie d’apprentissage profond (deep learning) basée sur l’idée du fonctionnement du système nerveux. Tout ce que l’homme fait, chaque souvenir qu’il a et chaque action qu’il entreprend sont contrôlés par le système nerveux, au cœur duquel se trouvent les neurones. À la base, le neurone est optimisé pour recevoir des informations d’autres neurones, traiter ces informations et envoyer les résultats à d’autres cellules, un peu comme l’analogue de l’ordinateur, le perceptron. Un perceptron prend des entrées, les additionne et les fait passer par une fonction d’activation, qui détermine alors s’il faut envoyer une sortie et à quel niveau. Les perceptrons s’inspirent des neurones du cerveau humain et sont organisés en couches composées de nœuds interconnectés.
Différence entre apprentissage profond et réseau neuronal
Concept
– Le réseau neuronal, également appelé réseau neuronal artificiel, est un modèle de traitement de l’information qui stimule le mécanisme d’apprentissage des organismes biologiques. Il s’inspire du fonctionnement du système nerveux. Le système nerveux contient des cellules appelées neurones. De même, les réseaux neuronaux sont constitués de nœuds qui imitent la fonction biologique des neurones. L’apprentissage en profondeur, quant à lui, est un concept beaucoup plus large que les réseaux neuronaux artificiels et comprend plusieurs domaines différents de machines connectées. L’apprentissage profond est une approche de l’IA et une technique qui permet aux systèmes informatiques de s’améliorer avec l’expérience et les données.
Architecture
– Les réseaux neuronaux sont des modèles architecturaux simples basés sur le fonctionnement du système nerveux et sont divisés en réseaux neuronaux monocouches et multicouches. L’instanciation simple d’un réseau neuronal est également appelée perceptron. Dans le réseau à une couche, un ensemble d’entrées est directement mis en correspondance avec une sortie à l’aide d’une variation généralisée d’une fonction linéaire. Dans les réseaux multicouches, comme leur nom l’indique, les neurones sont disposés en couches, dans lesquelles une couche de neutrons est intercalée entre la couche d’entrée et la couche de sortie, appelée couche cachée. L’architecture d’apprentissage profond, quant à elle, est basée sur les réseaux neuronaux artificiels.
Applications
– Les réseaux neuronaux permettent de modéliser des processus non linéaires et constituent donc d’excellents outils pour résoudre différents problèmes tels que la classification, la reconnaissance des formes, le regroupement, la prédiction et l’analyse, le contrôle et l’optimisation, la traduction automatique, la prise de décision, l’apprentissage automatique, l’apprentissage profond et bien d’autres encore. Les modèles d’apprentissage profond peuvent être appliqués à divers domaines, notamment la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, les véhicules autopilotés, le diagnostic assisté par ordinateur, l’assistant vocal, la création sonore, la robotique, les jeux informatiques, la reconnaissance d’images, la détection du cancer du cerveau, le filtrage des réseaux sociaux, la reconnaissance des formes, la biomédecine, et bien d’autres encore.
Résumé
En bref, l’apprentissage profond est comme un carburant pour cette ère numérique qui est devenue un domaine de recherche actif, ouvrant la voie à l’apprentissage automatique moderne, mais sans réseaux neuronaux, il n’y a pas d’apprentissage profond. Cependant, l’apprentissage profond est un concept beaucoup plus large que les réseaux neuronaux artificiels et comprend plusieurs domaines différents de machines connectées. Les réseaux neuronaux sont le fondement de l’intelligence artificielle qui permet de mettre en œuvre l’apprentissage profond. Les réseaux neuronaux, également appelés réseaux neuronaux artificiels, sont un ensemble d’algorithmes inspirés du cerveau humain et du système nerveux. Le réseau neuronal le plus simple est le perceptron, qui s’inspire des neurones du cerveau humain.