Qu`est-ce que l`apprentissage profond et le réseau neuronal

Neural Networks et Deep Learning sont actuellement les deux mots à la mode qui sont actuellement utilisés avec l`intelligence artificielle. Les développements récents dans le monde de l`intelligence artificielle peuvent être attribués à ces deux, car ils ont joué un rôle important dans l`amélioration de l`intelligence de l`IA.

Regardez autour de vous et vous trouverez de plus en plus de machines intelligentes. Grâce aux réseaux neuronaux et à l`apprentissage en profondeur, les emplois et les capacités qui étaient autrefois considérés comme le fort des humains sont maintenant effectués par des machines. Aujourd`hui, les machines ne sont plus faites pour manger des algorithmes plus complexes, mais au contraire, elles sont alimentées pour devenir des systèmes d`auto-apprentissage autonomes capables de révolutionner de nombreuses industries tout autour.

Réseaux de neurones et Profonds l`apprentissage a donné un énorme succès aux chercheurs dans des tâches telles que la reconnaissance d`image, la reconnaissance de la parole, la recherche de relations plus profondes dans un ensemble de données. Aidé par la disponibilité d`énormes quantités de données et de puissance de calcul, les machines peuvent reconnaître des objets, traduire des paroles, s`entraîner à identifier des schémas complexes, apprendre à concevoir des stratégies et élaborer des plans d`urgence en temps réel. travail? Savez-vous que les réseaux neutres et les apprentissages profonds, en fait, pour comprendre l`apprentissage en profondeur, vous devez d`abord comprendre les réseaux neuronaux? Lisez la suite pour en savoir plus

Qu`est-ce qu`un réseau neuronal

Un réseau neuronal est essentiellement un schéma de programmation ou un ensemble d`algorithmes permettant à un ordinateur d`apprendre à partir des données d`observation. Un réseau neuronal est similaire à un cerveau humain, qui fonctionne en reconnaissant les modèles. Les données sensorielles sont interprétées à l`aide d`une perception brute, d`un étiquetage ou d`une entrée brute en grappe. Les modèles reconnus sont numériques, entourés de vecteurs, dans lesquels sont traduites les données telles que les images, le son, le texte, etc.

Think Neural Network! Pensez comment un cerveau humain fonctionne

Comme mentionné ci-dessus, un réseau de neurones fonctionne exactement comme un cerveau humain; il acquiert toutes les connaissances grâce à un processus d`apprentissage. Après cela, les poids synaptiques stockent les connaissances acquises. Pendant le processus d`apprentissage, les poids synaptiques du réseau sont réformés pour atteindre l`objectif désiré.

Tout comme le cerveau humain, les réseaux neuronaux fonctionnent comme des systèmes de traitement parallèles non linéaires qui effectuent rapidement des calculs tels que la reconnaissance de formes et la perception. En conséquence, ces réseaux fonctionnent très bien dans des domaines tels que la reconnaissance vocale, audio et image où les entrées / signaux sont intrinsèquement non linéaires.

En termes simples, vous pouvez vous rappeler que Neural Network est capable de stocker des connaissances humaines cerveau et l`utiliser pour faire des prédictions.

Structure des réseaux neuronaux

(Crédit image: Mathworks)

réseaux neuronaux comprend trois couches, couche d`entrée,

1. couche cachée, et
2. Couche de sortie.
3. Chaque couche est constituée d`un ou de plusieurs nœuds, comme illustré dans le diagramme ci-dessous par de petits cercles. Les lignes entre les nœuds indiquent le flux d`informations d`un nœud à l`autre. l`information circule de l`entrée à la sortie, c`est-à-dire de gauche à droite (dans certains cas, de droite à gauche ou des deux)

Les nœuds de la couche d`entrée sont passifs, ce qui signifie qu`ils ne modifient pas les données. Ils reçoivent une seule valeur sur leur entrée et dupliquent la valeur de leurs multiples sorties. Alors que les nœuds des couches cachée et de sortie sont actifs. Ainsi, ils peuvent modifier les données.

Dans une structure interconnectée, chaque valeur de la couche d`entrée est dupliquée et envoyée à tous les nœuds cachés. Les valeurs entrant dans un nœud caché sont multipliées par des poids, un ensemble de nombres prédéterminés stockés dans le programme. Les entrées pondérées sont ensuite ajoutées pour produire un nombre unique. Les réseaux de neurones peuvent avoir n`importe quel nombre de couches, et n`importe quel nombre de nœuds par couche. La plupart des applications utilisent la structure à trois couches avec un maximum de quelques centaines de nœuds d`entrée

Exemple de réseau neuronal

Considérons un réseau de neurones reconnaissant des objets dans un signal sonar, et 5000 échantillons de signaux sont stockés dans le PC. Le PC doit déterminer si ces échantillons représentent un sous-marin, une baleine, un iceberg, des roches marines ou rien du tout? Les méthodes conventionnelles de DSP approcheraient ce problème avec des mathématiques et des algorithmes, tels que l`analyse de corrélation et de spectre de fréquence.

Avec un réseau de neurones, les 5000 échantillons seraient alimentés dans la couche d`entrée. En sélectionnant les poids appropriés, la sortie peut être configurée pour signaler un large éventail d`informations. Par exemple, il peut y avoir des sorties pour: sous-marin (oui / non), mer (oui / non), baleine (oui / non), etc.

Avec d`autres poids, les sorties peuvent classer les objets comme métal ou non -métal, biologique ou non-biologique, ennemi ou allié, etc. Pas d`algorithmes, pas de règles, pas de procédures;

Maintenant, comprenons le concept d`apprentissage profond

Qu`est-ce qu`un apprentissage profond

l`apprentissage profond est essentiellement un sous-ensemble des réseaux neuronaux.; peut-être vous pouvez dire un réseau de neurones complexes avec beaucoup de couches cachées.

Techniquement parlant, l`apprentissage profond peut également être défini comme un ensemble puissant de techniques pour l`apprentissage dans les réseaux de neurones. Il se réfère aux réseaux neuronaux artificiels (RNA) qui sont composés de plusieurs couches, d`ensembles de données massifs, d`un matériel informatique puissant pour rendre possible un modèle d`entraînement compliqué. Il contient la classe de méthodes et de techniques qui utilisent des réseaux neuronaux artificiels avec plusieurs couches de fonctionnalités de plus en plus riches.

Structure du réseau d`apprentissage profond

Les réseaux d`apprentissage profond utilisent principalement des architectures de réseaux neuronaux et sont souvent appelés réseaux de neurones profonds. l`utilisation du travail "profond" fait référence au nombre de couches cachées dans le réseau de neurones. Un réseau de neurones conventionnel contient trois couches cachées, tandis que les réseaux profonds peuvent en avoir entre 120 et 150.

l`apprentissage profond consiste à alimenter un système informatique de nombreuses données, qu`il peut utiliser pour prendre des décisions sur d`autres données. Ces données sont transmises par des réseaux neuronaux, comme c`est le cas dans l`apprentissage automatique.

Exemples d`apprentissage en profondeur

l`apprentissage en profondeur est actuellement utilisé dans presque tous les secteurs, de l`automobile, de l`aérospatiale et de l`automatisation à la médecine. Voici quelques exemples.

Google, Netflix et Amazon: Google l`utilise dans ses algorithmes de reconnaissance de la voix et des images. Netflix et Amazon utilisent également l`apprentissage en profondeur pour décider ce que vous voulez regarder ou acheter.

• Conduire sans pilote: Les chercheurs utilisent des réseaux d`apprentissage en profondeur pour détecter automatiquement les objets tels que les panneaux d`arrêt et les feux de circulation. l`apprentissage profond est également utilisé pour détecter les piétons, ce qui contribue à réduire les accidents.
• Aérospatiale et défense: l`apprentissage en profondeur est utilisé pour identifier les objets des satellites qui localisent les zones d`intérêt et identifier les zones sûres ou dangereuses pour les troupes. Apprendre en profondeur, Facebook trouve automatiquement et marque les amis dans vos photos. Skype peut traduire les communications vocales en temps réel et de manière assez précise aussi.
• Recherche médicale: les chercheurs médicaux utilisent l`apprentissage profond pour détecter automatiquement les cellules cancéreuses
• Automatisation industrielle: l`apprentissage en profondeur contribue à améliorer automatiquement la sécurité des travailleurs Détection lorsque des personnes ou des objets se trouvent à une distance dangereuse des machines.
• Électronique: l`apprentissage en profondeur est utilisé dans la traduction auditive et vocale automatisée
• Conclusion
• Le concept de réseaux neuronaux n`est pas nouveau avec un succès modéré au cours de la dernière décennie. En changeant les méthodes traditionnelles d`apprentissage automatique, il a montré que les réseaux neuronaux profonds peuvent être formés et testés non seulement par quelques chercheurs, mais aussi dans le but de: être adopté par les sociétés multinationales de technologie pour venir avec de meilleures innovations dans un proche avenir.

Grâce à Deep Learning et Neural Network, AI ne se contente pas de faire les tâches, mais elle commence à penser!