10 exemples de deep learning applications

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Les deep learning applications ont une large portée, couvrant une variété de domaines et d'industries, et constituent une partie importante de l'intelligence artificielle. L'apprentissage profond joue même un rôle dans certains produits et technologies que vous utilisez probablement dans votre vie quotidienne. Grâce à leur conception inspirée du cerveau humain, les réseaux d'apprentissage profond peuvent traiter d'importantes quantités d'informations et aider à exploiter toutes les données accessibles dans le monde d'aujourd'hui afin que les entreprises puissent améliorer leurs offres de produits, en apprendre davantage sur les consommateurs et résoudre des problèmes. 

Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?

Cette sous-catégorie de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique utilise des algorithmes connus sous le nom de réseaux neuronaux pour « apprendre » et atteindre ses objectifs. Avec l'apprentissage profond, les réseaux neuronaux sont formés par des ensembles de données et, au fil du temps, le réseau neuronal apprend à partir des caractéristiques des données. Ce processus permet au réseau neuronal de faire des prédictions précises lorsqu'il analysera des ensembles de données à l'avenir. Ce processus de formation se déroule généralement de trois manières : apprentissage supervisé, apprentissage non supervisé ou apprentissage par renforcement. 

• Dans le cadre de l'apprentissage supervisé, des données étiquetées de formation permettent d'entraîner le réseau neuronal à identifier des caractéristiques spécifiques. 

• Dans l'apprentissage non supervisé, le réseau neuronal apprend progressivement sans l'aide de données étiquetées. 

• L'apprentissage par renforcement se fait par essais et erreurs, au moyen d’un retour d'information qui permet au réseau neuronal de comprendre quand il atteint le résultat souhaité.

Réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux utilisés dans l'apprentissage profond sont très complexes et comportent plusieurs couches de neurones interconnectés. La structure typique d'un réseau neuronal se compose de trois éléments : la couche d'entrée, la couche cachée et la couche de sortie. La couche d'entrée reçoit les données, qui passent ensuite aux couches cachées pour traitement, où elles sont analysées pour identifier des modèles avant de passer à la couche de sortie, où une sortie est finalement délivrée. Plus le nombre de couches cachées est élevé, plus les réseaux neuronaux sont puissants.

Parmi les différents types de réseaux neuronaux que vous verrez dans l'apprentissage profond, les deux plus courants sont les réseaux neuronaux convolutifs et les réseaux neuronaux récurrents. 

Les réseaux neuronaux convolutifs peuvent potentiellement comporter des centaines de couches cachées, chacune cherchant à identifier des caractéristiques spécifiques dans les données, souvent des données d'image. Ces réseaux neuronaux constituent une excellente option lorsqu'il s'agit de traiter des données complexes et en grande quantité. 

Les réseaux neuronaux récurrents sont efficaces pour faire des prédictions et peuvent réutiliser les données de sortie comme données d'entrée. Cette action rend les réseaux neuronaux récurrents excellents dans des domaines tels que la reconnaissance vocale et les prévisions boursières, puisqu'ils prennent en compte les informations historiques.

Apprentissage profond et apprentissage automatique

Bien que l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique soient similaires, ils présentent quelques différences essentielles. Par rapport aux algorithmes d'apprentissage automatique, les algorithmes d'apprentissage profond nécessitent moins d'aide de la part des humains lors de l'apprentissage du modèle et sont supérieurs dans le traitement des données non structurées pour l'apprentissage non supervisé. Cela s'explique par le fait que les algorithmes d'apprentissage profond utilisent des ensembles de données plus importants, ce qui leur donne accès à beaucoup plus d’éléments de données que les modèles d'apprentissage automatique. Toutefois, le processus d’entraînement de l'apprentissage profond prend souvent beaucoup plus de temps que l’entraînement d'un algorithme d'apprentissage automatique.

10 deep learning applications

Les deep learning applications ont un impact sur de nombreux secteurs d'activité. Il se peut même que vous utilisiez déjà certaines de ces deep learning applications dans votre vie quotidienne. Pour mieux comprendre l'apprentissage profond, examinons dix exemples qui illustrent sa large utilisation. 

1. Détection des fraudes

Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent identifier les problèmes de sécurité afin de contribuer à la protection contre la fraude. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent détecter les tentatives suspectes de connexion à vos comptes et vous en avertir, ainsi que vous informer si le mot de passe que vous avez choisi n'est pas assez fort.

2. Le service client

Vous avez peut-être déjà vu ou utilisé l'aide d'un service client en ligne et interagi avec un chatbot pour répondre à vos questions ou utilisé un assistant virtuel sur votre smartphone. L'apprentissage profond permet à ces systèmes d'apprendre au fil du temps à fournir des réponses.

3. Services financiers

Plusieurs services financiers peuvent compter sur l'aide de l'apprentissage profond. L'analyse prédictive aide à gérer les portefeuilles d'investissement et les actifs de négociation sur le marché boursier, et permet aux banques d'atténuer les risques liés à l'approbation des prêts.

4. Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est un élément important des deep learning applications qui reposent sur l'interprétation du texte et de la parole. Les chatbots de service à la clientèle, les traducteurs linguistiques et l'analyse des sentiments sont autant d'exemples de deep learning applications bénéficiant du traitement du langage naturel.

5. Reconnaissance faciale 

Un domaine de l'apprentissage profond connu sous le nom de vision par ordinateur permet aux algorithmes d'apprentissage profond de reconnaître des caractéristiques spécifiques dans les images et les vidéos. Grâce à cette technique, vous pouvez utiliser l'apprentissage profond pour la reconnaissance faciale et vous identifier grâce à vos caractéristiques uniques.

6. Véhicules autonomes

Les véhicules autonomes utilisent l'apprentissage profond pour apprendre à fonctionner et à gérer les différentes situations qui se produisent pendant la conduite et permettent aux véhicules de détecter les feux de circulation, de reconnaître les panneaux et d'éviter les piétons. 

7. Analyse prédictive

Les modèles d'apprentissage profond peuvent analyser de grandes quantités d'informations historiques pour faire des prédictions précises sur l'avenir. L'analyse prédictive aide les entreprises dans plusieurs domaines, notamment la prévision des revenus, le développement de produits, la prise de décision et la fabrication. 

8. Systèmes de recommandation

Les services en ligne utilisent souvent des systèmes de recommandation dotés de capacités améliorées grâce à des modèles d'apprentissage profond. Avec suffisamment de données, ces modèles d'apprentissage profond peuvent prédire les probabilités de certaines interactions sur la base de l'historique des interactions précédentes. Des secteurs tels que les services de diffusion en continu, le commerce électronique et les médias sociaux mettent en œuvre des systèmes de recommandation.

9. Soins de santé

Les deep learning applications dans le secteur des soins de santé ont des objectifs multiples. Non seulement elles peuvent contribuer à l'élaboration de solutions thérapeutiques, mais les algorithmes d'apprentissage profond sont également capables de comprendre les images médicales et d'aider les médecins à diagnostiquer les patients en détectant les cellules cancéreuses.

10. L'industrie

Les deep learning applications dans l'automatisation industrielle contribuent à la sécurité des travailleurs dans les usines en permettant aux machines de détecter les situations dangereuses, par exemple lorsque des objets ou des personnes sont trop proches des machines.

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Une autre option, Introduction à l'apprentissage profond et aux réseaux neuronaux avec Keras d'IBM, vous fera découvrir différents modèles d'apprentissage profond et vous aidera à construire vos propres modèles d'apprentissage profond à l'aide de la bibliothèque Keras.