Qu'est-ce que le Deep Learning ? Définition, exemples et métiers

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Le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique ou machine learning (ML) évolue rapidement, suscitant à la fois crainte et enthousiasme. Si de nombreuses personnes ont une compréhension générale de l'intelligence artificielle et de l'IA, l'apprentissage profond est un type particulier d'apprentissage automatique qui peut être plus difficile à décrire.

Vous pouvez en apprendre davantage sur les systèmes de deep learning et sur la façon de travailler avec eux dans l'article suivant, ou commencer votre voyage avec le cours populaire Spécialisation en Deep Learning de DeepLearning.AI.

Qu'est-ce que le deep learning ?

Le deep learning est une branche du machine learning qui se compose d'un réseau neuronal à trois couches ou plus :

• Couche d'entrée : Les données entrent par la couche d'entrée.

• Couches cachées : Les couches cachées traitent et transportent les données vers d'autres couches.

• Couche de sortie : Le résultat final ou la prédiction est effectué dans la couche de sortie.

Les réseaux neuronaux tentent de modéliser l'apprentissage humain en digérant et en analysant des quantités massives d'informations, également connues sous le nom de données d'apprentissage. Ils effectuent avec elles une tâche donnée de manière répétée, en améliorant leur précision à chaque fois. Cela ressemble à la façon dont nous étudions et nous nous entraînons pour améliorer nos compétences.

Modèles de deep learning

Les modèles de deep learning sont des algorithmes que les data scientists forment à l'exécution de tâches avec une intervention humaine minimale. Les modèles d'apprentissage profond comprennent des ensembles prédéfinis d'étapes (algorithmes) qui indiquent à l’algorithme comment traiter certaines données. Cette méthode de formation permet aux modèles d'apprentissage profond de reconnaître des structures plus complexes dans le texte, les images ou les sons.

IA vs. machine learning vs. deep learning

L'IA, le machine learning et le deep learning sont des termes parfois utilisés de manière interchangeable, mais il s'agit de termes distincts.

L'intelligence artificielle (IA) est un terme générique désignant les logiciels informatiques qui imitent la cognition humaine afin d'effectuer des tâches complexes et d'en tirer des enseignements.

Le machine learning (ML) est un sous-domaine de l'IA qui utilise des algorithmes formés sur des données pour produire des modèles adaptables qui peuvent effectuer une variété de tâches complexes.

Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning qui utilise plusieurs couches au sein des réseaux neuronaux pour effectuer certaines des tâches de ML les plus complexes sans aucune intervention humaine.

Regardez cette vidéo du cours de DeepLearning.AI, Neural Networks and Deep Learning, pour en savoir plus sur l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux :

Exemples de deep learning

L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage machine qui se compose d'un réseau neuronal à trois couches ou plus. Un réseau neuronal tente de modéliser le comportement du cerveau humain en apprenant à partir de vastes ensembles de données. L'apprentissage profond est à l'origine de nombreuses applications d'IA qui améliorent la manière dont les systèmes et les outils fournissent des services, tels que la reconnaissance vocale et la détection des fraudes à la carte de crédit.

Voitures autonomes

Les véhicules autonomes sont déjà sur nos routes. Les algorithmes de deep learning aident le véhicule à déterminer s'il y a d'autres voitures, des débris ou des humains dans les environs et à réagir en conséquence.

Chatbots

Les chatbots, conçus pour imiter l'intelligence humaine (comme ChatGPT) grâce au deep learning, ont récemment gagné en popularité en raison de leur capacité à répondre rapidement et souvent avec précision à des questions en langage naturel. Plus la base de données à partir de laquelle l'apprentissage profond est effectué est importante, plus l'apprentissage profond peut produire rapidement les résultats souhaités.

Reconnaissance faciale

La reconnaissance faciale joue un rôle essentiel dans tous les domaines, qu'il s'agisse de repérer des personnes sur les réseaux sociaux ou de prendre des mesures de sécurité cruciales. L'apprentissage en profondeur permet aux algorithmes de fonctionner avec précision malgré les changements esthétiques tels que les coiffures, les barbes ou un mauvais éclairage.

La science médicale

Le génome humain est constitué d'environ trois milliards de paires de bases d'ADN de chromosomes. Le deep learning aide les scientifiques et autres professionnels de la santé à créer des médicaments personnalisés et à diagnostiquer les tumeurs, et fait l'objet de recherches et d'utilisations à d'autres fins pharmaceutiques et médicales.

Reconnaissance vocale

À l'instar de la reconnaissance faciale, l'apprentissage profond utilise des millions de clips audio pour apprendre et reconnaître la parole. Il peut ensuite alimenter des algorithmes capables de comprendre ce que quelqu'un a dit et de différencier les différents tons, ainsi que de détecter la voix d'une personne spécifique.

Que faire lorsqu’on s'intéresse à la technologie du deep learning ?

Que votre intérêt pour le deep learning soit personnel ou professionnel, vous pouvez acquérir davantage d'expertise grâce à des ressources en ligne. Si vous êtes nouveau dans le domaine, vous pouvez envisager de suivre un cours en ligne gratuit comme Introduction à l’IA Générative, proposé par Google. Suivre un cours gratuit dispensé par un leader du secteur technologique peut vous aider à acquérir les connaissances fondamentales dont vous avez besoin pour lancer un projet indépendant ou décider si vous souhaitez ou non poursuivre une carrière dans le domaine de l'apprentissage profond. Une fois que vous aurez acquis les bases, vous pourrez commencer à vous entraîner avec des plateformes d'apprentissage profond open-source telles que Caffe, Theano et TensorFlow.

Compétences et technologies de base en matière d'apprentissage profond

Devenir compétent dans le domaine du deep learning implique une expertise technique approfondie. La liste ci-dessous présente quelques compétences et systèmes spécifiques que vous devrez apprendre si vous souhaitez vous lancer professionnellement dans l'apprentissage profond.

• TensorFlow, Apache Kafka

• Apprentissage automatique et langages de programmation de l'IA

• Physique

• Calcul infinitésimal

• Programmation dynamique et codage

• Mathématiques appliquées

• Traitement du langage naturel

• Architecture des réseaux neuronaux

Métiers du deep learning

À l'instar de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle, les emplois dans le domaine du deep learning connaissent une croissance rapide. L'apprentissage profond aide les organisations et les entreprises à développer des moyens d'automatiser les tâches et de faire les choses mieux, plus rapidement et à moindre coût.

Il existe une grande variété de métiers qui utilisent des connaissances et des compétences en matière d'apprentissage profond. Outre les ingénieurs data, les ingénieurs en machine learning et en deep learning, on peut citer :

• Ingénieurs logiciel

• Data analysts

• Data scientists

• Développeurs

• Chercheurs scientifiques

• Ingénieurs en traitement du langage naturel

Exigences en matière de formation

Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning, c'est pourquoi la compréhension des bases du machine learning est un bon point de départ. De nombreux ingénieurs spécialisés dans l'apprentissage profond sont titulaires d'un doctorat, mais il est possible d'entrer dans ce domaine avec un master et une expérience pertinente. La maîtrise du codage et la résolution de problèmes sont les compétences de base nécessaires pour explorer l'apprentissage profond.

Certificats 

Si vous possédez déjà certaines des compétences mentionnées ci-dessus ou si vous souhaitez vous orienter vers une carrière dans le deep learning à partir d'un domaine connexe, vous pouvez envisager un programme de certificat afin d'améliorer votre CV et d'axer vos études sur des compétences utiles à l'emploi. Voici quelques programmes de certificat axés sur la carrière pour vous aider à démarrer :

• Certificat Professionnel en Ingénierie de l'IA, d'IBM

• Certificat Professionnel pour Développeurs TensorFlow, de DeepLearning.AI

Acquérir de l'expérience en deep learning

Une fois que vous aurez maîtrisé certaines des compétences énumérées ci-dessus, vous serez peut-être prêt à postuler à des emplois dans le domaine de la science des données et de l'apprentissage automatique. Même un emploi de premier niveau en tant que développeur ou analyste de données peut vous permettre de vous familiariser avec les algorithmes et les modèles de machine learning, ainsi qu'avec ceux qui impliquent le deep learning.

Si vous avez de l'expérience dans le domaine de la programmation, vous pouvez être bien placé pour entrer dans le domaine du deep learning. L'expérience des subtilités des langages courants tels que Python est essentielle pour une carrière dans le deep learning.

Le perfectionnement des compétences en génie logiciel, telles que les structures de données, Github, le tri, la recherche, l'optimisation des algorithmes et une compréhension approfondie du cycle de vie du développement logiciel est essentiel pour développer les compétences sophistiquées nécessaires à une carrière dans l'apprentissage profond.

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Dirigée par l'expert en IA Andrew Ng, la formation en ligne 100 pour cent autonome le Spécialisation en Deep Learning comprend les cours suivants pour vous donner un aperçu solide des techniques et des principes fondamentaux de l'apprentissage profond :

• Réseaux neuronaux et deep learning

• Amélioration des réseaux neuronaux profonds : Réglage des hyperparamètres, régularisation et optimisation

• Structuration des projets d'apprentissage automatique

• Réseaux neuronaux convolutifs

• Modèles de séquences