Les réseaux de neurones sont un type de Machine Learning capable d'apprendre à partir des données et d'effectuer diverses tâches, telles que la classification, la régression, la génération, etc. Ils s'inspirent de la structure et de la fonction des neurones biologiques, qui sont les unités de base du système nerveux.

‍

La taille du marché du deep learning a été estimée à 49,19 milliards de dollars américains en 2022 et devrait dépasser environ 891,13 milliards de dollars américains d'ici 2032 et devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 33,6 % au cours de la période de prévision 2023 à 2032.

‍

Introduction aux réseaux neuronaux

Un réseau neuronal est constitué de plusieurs couches de neurones artificiels, également appelés unités ou nœuds. Chaque neurone reçoit une entrée de la couche précédente, effectue un calcul simple et transmet la sortie à la couche suivante. L'entrée et la sortie de chaque neurone sont pondérées par certains paramètres, appelés poids, qui déterminent l'influence de chaque neurone sur les autres. Les poids sont appris par le réseau neuronal pendant le processus d'entraînement, où il les ajuste en fonction du feedback d'une fonction de perte qui mesure les performances du réseau sur une tâche donnée.

‍

Les première et dernière couches d'un réseau neuronal sont appelées couches d'entrée et de sortie, respectivement. Ils sont connectés aux données dont le réseau essaie de tirer des enseignements ou de produire. Les couches intermédiaires sont appelées couches cachées car elles ne sont pas directement observables. Le nombre et la taille des couches masquées varient en fonction de la complexité et du type de tâche.

‍

Types de réseaux neuronaux

Réseaux neuronaux Feedforward

‍

Ce sont les types de réseaux de neurones les plus simples et les plus courants, où les informations circulent dans un sens de la couche d'entrée vers la couche de sortie. Ils peuvent être utilisés pour des tâches telles que reconnaissance d'image, traitement du langage naturel, et plus encore.

‍

Réseaux neuronaux récurrents

Il s'agit d'un type de réseau neuronal capable de traiter des données séquentielles, telles que du texte, de la parole ou des vidéos. Ils ont un boucle de rétroaction qui leur permet de stocker certaines informations des entrées précédentes dans un état caché, ce qui peut influencer leurs sorties futures. Ils peuvent être utilisés pour des tâches telles que traduction automatique, génération de texte, et plus encore.

‍

‍

Réseaux de neurones convolutifs

‍

‍

Il s'agit d'un type de réseau neuronal capable de traiter des données spatiales, telles que des images, du son ou des vidéos. Ils ont une structure spéciale composée de couches convolutives, couches de regroupement et couches entièrement connectées. Les couches convolutives appliquent des filtres aux données d'entrée qui peuvent détecter des caractéristiques telles que des arêtes, des formes ou des motifs. Les couches de regroupement réduisent la taille des données en appliquant certaines fonctions d'agrégation, telles que la taille maximale ou la moyenne. Des couches entièrement connectées relient tous les neurones de la couche précédente à la couche suivante. Ils peuvent être utilisés pour des tâches telles que la reconnaissance faciale, la détection d'objets, etc.

‍

Quelles sont les applications des réseaux neuronaux ?

Les réseaux de neurones ont de nombreuses applications et des avantages potentiels pour divers domaines et industries. Voici quelques exemples :

‍

Reconnaissance d'image : Déverrouillage par reconnaissance faciale (par exemple, Face ID d'Apple), diagnostic médical (par exemple, SkinVision de SkinVision B.V.), transfert de style artistique (par exemple, Prisma de Prisma Labs), etc.

Traitement du langage naturel : Chatbots (par exemple, Replika de Luka Inc.), traduction automatique (par exemple, Google Translate de Google), synthèse de texte (par exemple, TLDR par TLDrify), etc.

Reconnaissance vocale : Assistants vocaux (par exemple, Alexa d'Amazon), recherche vocale (par exemple, Siri d'Apple), synthèse vocale (par exemple, Otter par Otter.ai), etc.

Analyse vidéo : Surveillance vidéo (par exemple, Verkada de Verkada Inc.), compression vidéo (par exemple, Perseus de V-Nova), synthèse vidéo (par exemple, DeepFake de DeepFake Lab), etc.

Systèmes de recommandation : Commerce électronique (par exemple, Amazon by Amazon), plateformes de streaming (par exemple, Netflix by Netflix Inc.), réseaux sociaux (par exemple, Facebook by Meta), etc.

Jeux vidéo : Réalité virtuelle (par exemple, Oculus Rift d'Oculus VR), réalité augmentée (par exemple, Pokemon Go de Niantic Inc.), infographie (par exemple, Unreal Engine d'Epic Games), etc.

‍

‍

Quelles sont les limites des réseaux neuronaux ?

Les réseaux neuronaux présentent certaines limites et certains défis qui les rendent difficiles ou peu pratiques à utiliser dans certains cas. Certains d'entre eux sont les suivants :

Exigences en matière de données et de calcul : Les réseaux neuronaux nécessitent beaucoup de données et de ressources informatiques pour s'entraîner et fonctionner. Ils ont besoin d'ensembles de données volumineux et diversifiés pour tirer des enseignements, qui peuvent ne pas être disponibles ou accessibles pour certaines tâches ou certains domaines. Ils ont également besoin de matériel et de logiciels puissants pour traiter les données et effectuer les calculs, ce qui peut être coûteux ou rare pour certains utilisateurs ou certaines applications.

Surajustement et sous-ajustement : Les réseaux neuronaux peuvent être sujets à un surajustement ou à un sous-ajustement, ce qui signifie qu'ils mémorisent trop bien les données d'entraînement ou qu'ils ne parviennent pas à les généraliser aux nouvelles données. Le surajustement se produit lorsque le réseau apprend le bruit ou des détails spécifiques des données d'entraînement qui ne sont pas pertinents ou représentatifs des véritables modèles sous-jacents. Un sous-ajustement se produit lorsque le réseau ne parvient pas à apprendre les caractéristiques ou les relations importantes des données nécessaires à la réalisation de la tâche. Le surajustement comme le sous-ajustement peuvent entraîner des performances médiocres et des résultats inexacts sur des données nouvelles ou invisibles.

Interprétabilité et explicabilité : Les réseaux de neurones peuvent être difficiles à interpréter ou à expliquer, ce qui signifie qu'ils agissent souvent comme des boîtes noires qui produisent des résultats sans révéler comment ni pourquoi ils l'ont fait. Cela peut rendre difficile la compréhension, la fiabilité ou le débogage du comportement ou des décisions du réseau. Cela peut également poser des défis éthiques et juridiques, tels que la responsabilité, la transparence, l'équité et la confidentialité, en particulier lorsque les résultats du réseau ont des conséquences importantes pour les humains ou la société.

‍

Comment créer un réseau neuronal ?

Découvrez les étapes de base pour créer un réseau de neurones à partir de zéro, en utilisant Python en tant que langage de programmation.

‍

Étape 1 : définir le problème et les données

La première étape consiste à définir le problème que nous voulons résoudre avec un réseau de neurones. Par exemple, nous pouvons souhaiter classer les images de chiffres manuscrits, générer des légendes pour les photos ou prévoir les cours des actions. En fonction du problème, nous devons collecter et prétraiter les données qui seront utilisées pour entraîner et tester le réseau neuronal. Les données doivent être formatées sous forme de paires d'entrée-sortie, où l'entrée est le vecteur de caractéristiques qui représente le point de données et la sortie est l'étiquette ou la valeur cible que nous voulons que le réseau neuronal apprenne.

‍

Étape 2 : Conception de l'architecture et de la fonction de perte

L'étape suivante consiste à concevoir l'architecture du réseau neuronal, qui comprend le nombre et le type de couches, le nombre et la taille des neurones dans chaque couche et les fonctions d'activation appliquées aux sorties de chaque couche. L'architecture doit être adaptée au problème et aux données dont nous disposons. Par exemple, pour la classification des images, nous pouvons utiliser des couches convolutives capables de capturer des motifs spatiaux dans les images, tandis que pour la génération de texte, nous pouvons utiliser des couches récurrentes qui peuvent modéliser des dépendances séquentielles dans le texte. L'architecture détermine également le nombre de paramètres ou de poids que le réseau neuronal doit apprendre.

‍

Étape 3 : Implémenter la propagation vers l'avant et vers l'arrière

La troisième étape consiste à implémenter les algorithmes de propagation vers l'avant et vers l'arrière, qui sont utilisés pour calculer les sorties et mettre à jour les poids du réseau neuronal. L'algorithme de propagation directe prend un vecteur d'entrée et le fait passer à travers chaque couche du réseau neuronal, en appliquant les fonctions d'activation et en multipliant par les poids, jusqu'à ce qu'il atteigne la couche de sortie. La couche de sortie produit un vecteur de prédiction, qui peut être comparé au vrai vecteur de sortie à l'aide de la fonction de perte.

‍

L'algorithme de propagation vers l'arrière prend le vecteur de prédiction et le vrai vecteur de sortie, et calcule le gradient de la fonction de perte par rapport à chaque poids du réseau neuronal. Le gradient indique dans quelle mesure chaque poids contribue à la perte et dans quelle direction il convient de le modifier pour la réduire. L'algorithme de propagation vers le bas part de la couche de sortie et recule à travers chaque couche du réseau neuronal, en appliquant la règle de calcul en chaîne pour calculer les gradients.

‍

Étape 4 : Entraînez et testez le réseau neuronal

La dernière étape consiste à entraîner et à tester le réseau neuronal à l'aide d'un algorithme d'optimisation, tel que la descente de gradient ou la descente de gradient stochastique. L'algorithme d'optimisation itère sur un certain nombre d'époques ou d'itérations, où à chaque époque, il met à jour chaque poids du réseau neuronal en soustrayant une fraction de son gradient, multipliée par un paramètre de taux d'apprentissage. Le taux d'apprentissage contrôle la rapidité ou la lenteur avec laquelle le réseau neuronal apprend à partir des données. L'algorithme d'optimisation essaie de trouver un ensemble de poids qui minimise la fonction de perte sur les données d'entraînement.

‍

Pour évaluer dans quelle mesure le réseau neuronal se généralise aux nouvelles données, nous devons le tester sur un ensemble de données distinct qui n'a pas été utilisé pour l'entraînement. Nous pouvons mesurer ses performances à l'aide de paramètres tels que l'exactitude, la précision, le rappel ou le score F1 pour les problèmes de classification, ou l'erreur absolue moyenne ou l'erreur quadratique moyenne pour les problèmes de régression.

‍

Voici quelques étapes de base pour créer un réseau de neurones à partir de zéro. Cependant, il existe de nombreux autres détails et variantes qui peuvent être explorés et expérimentés. Par exemple, nous pouvons utiliser différents types de couches (comme le dropout ou la normalisation par lots), différents types de fonctions d'activation (comme le sigmoïde ou le ReLU), différents types d'algorithmes d'optimisation (comme Adam ou RMSProp), différents types de techniques de régularisation (comme L2 ou L1), etc.

‍

Conclusion

Les réseaux neuronaux constituent un domaine de recherche passionnant et actif dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle. Ils ont de nombreuses applications et des avantages potentiels pour divers domaines et industries. Cependant, ils présentent également certaines limites et certains défis qui doivent être surmontés ou atténués par les chercheurs, les développeurs, les utilisateurs et les décideurs politiques.

‍

Contactez Dirox dès aujourd'hui pour en savoir plus sur la façon dont nous pouvons utiliser les réseaux de neurones pour améliorer vos produits et services !

‍