L’intelligence artificielle fait désormais partie intégrante de notre vie quotidienne dans le monde actuel axé sur la technologie. Bien que certaines personnes utilisent les réseaux neuronaux et l’apprentissage profond de manière interchangeable, leurs avancées, leurs caractéristiques et leurs applications varient.
Que sont donc les réseaux neuronaux et les modèles d’apprentissage profond, et en quoi diffèrent-ils ?
Que sont les réseaux neuronaux ?
Les réseaux neuronaux sont inspirés du cerveau humain. Ils analysent des données complexes, effectuent des opérations mathématiques, recherchent des modèles et utilisent les informations recueillies pour faire des prédictions et des classifications. Tout comme le cerveau, les réseaux neuronaux de l’IA possèdent une unité fonctionnelle de base, le neurone. Ces neurones, également appelés nœuds, transfèrent les informations au sein du réseau.
Un réseau neuronal de base comporte des nœuds interconnectés dans les couches d’entrée, cachée et de sortie. La couche d’entrée traite et analyse les informations avant de les envoyer à la couche suivante.
La couche cachée reçoit des données de la couche d’entrée ou d’autres couches cachées. Ensuite, la couche cachée traite et analyse les données en appliquant un ensemble d’opérations mathématiques pour transformer et extraire les caractéristiques pertinentes des données d’entrée.
C’est la couche de sortie qui fournit les informations finales à l’aide des caractéristiques extraites. Cette couche peut comporter un ou plusieurs nœuds, en fonction du type de collecte de données. Pour la classification binaire – un problème de type oui/non – la sortie comportera un nœud présentant un résultat de 1 ou 0.
Il existe différents types de réseaux neuronaux d’IA.
1. Réseau neuronal FeedForward
Les réseaux neuronaux de type feedforward, principalement utilisés pour la reconnaissance faciale, transfèrent les informations dans une seule direction. Cela signifie que chaque nœud d’une couche est lié à chaque nœud de la couche suivante, l’information circulant de manière unidirectionnelle jusqu’à ce qu’elle atteigne le nœud de sortie. Il s’agit de l’un des types de réseaux neuronaux les plus simples.
2. Réseau neuronal récurrent
Cette forme de réseau neuronal facilite l’apprentissage théorique. Les réseaux neuronaux récurrents sont utilisés pour les données séquentielles, comme le langage naturel et l’audio. Ils sont également utilisés pour les applications de synthèse vocale pour Android et iPhones. Contrairement aux réseaux neuronaux de type feedforward qui traitent les informations dans une seule direction, les réseaux neuronaux récurrents utilisent les données du neurone de procession et les renvoient dans le réseau.
Cette option de retour est essentielle lorsque le système émet des prédictions erronées. Les réseaux neuronaux récurrents peuvent tenter de trouver la raison des résultats incorrects et s’adapter en conséquence.
3. Réseau neuronal convolutif
Les réseaux neuronaux traditionnels ont été conçus pour traiter des entrées de taille fixe, mais les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) peuvent traiter des données de dimensions variables. Les réseaux neuronaux convolutifs sont idéaux pour classer les données visuelles telles que les images et les vidéos de différentes résolutions et de différents rapports d’aspect. Ils sont également très utiles pour les applications de reconnaissance d’images.
4. Réseau neuronal déconvolutionnel
Ce réseau neuronal est également connu sous le nom de réseau neuronal convolutionnel transposé. C’est le contraire d’un réseau convolutionnel.
Dans un réseau neuronal convolutif, les images d’entrée sont traitées par des couches convolutives afin d’en extraire les caractéristiques importantes. Cette sortie est ensuite traitée par une série de couches connectées, qui effectuent la classification, c’est-à-dire l’attribution d’un nom ou d’une étiquette à une image d’entrée sur la base de ses caractéristiques. Cette méthode est utile pour l’identification d’objets et la segmentation d’images.
Toutefois, dans un réseau neuronal déconvolutionnel, la carte de caractéristiques qui était auparavant une sortie devient l’entrée. Cette carte de caractéristiques est un tableau tridimensionnel de valeurs et est déroulée pour former l’image originale avec une résolution spatiale accrue.
5. Réseau neuronal modulaire
Ce réseau neuronal combine des modules interconnectés, chacun effectuant une tâche secondaire spécifique. Chaque module d’un réseau modulaire se compose d’un réseau neuronal préparé à s’attaquer à une tâche secondaire telle que la reconnaissance vocale ou la traduction linguistique.
Les réseaux neuronaux modulaires sont adaptables et utiles pour traiter des données très variables.
Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?
L’apprentissage profond, une sous-catégorie de l’apprentissage automatique, consiste à former des réseaux neuronaux pour qu’ils apprennent automatiquement et évoluent de manière autonome sans être programmés pour le faire.
L’apprentissage profond est-il une intelligence artificielle ? Oui. C’est la force motrice de nombreuses applications d’IA et de services d’automatisation, qui aident les utilisateurs à effectuer des tâches avec peu d’intervention humaine. ChatGPT est l’une de ces applications d’IA avec plusieurs utilisations pratiques.
Il existe de nombreuses couches cachées entre les couches d’entrée et de sortie de l’apprentissage profond. Cela permet au réseau d’effectuer des opérations extrêmement complexes et d’apprendre continuellement au fur et à mesure que les représentations de données passent à travers les couches.
L’apprentissage profond a été appliqué à la reconnaissance d’images, à la reconnaissance vocale, à la synthèse vidéo et à la découverte de médicaments. En outre, il a été appliqué à des créations complexes, comme les voitures autonomes, qui utilisent des algorithmes d’apprentissage profond pour identifier les obstacles et naviguer parfaitement autour d’eux.
Pour former un modèle d’apprentissage profond, il faut introduire de grandes quantités de données étiquetées dans le réseau. C’est à ce moment-là qu’intervient la rétropropagation : il s’agit d’ajuster les poids et les biais des neurones du réseau jusqu’à ce qu’il puisse prédire avec précision la sortie pour de nouvelles données d’entrée.
Réseaux neuronaux et apprentissage profond : Les différences expliquées
Les réseaux neuronaux et les modèles d’apprentissage profond sont des sous-ensembles de l’apprentissage automatique. Cependant, ils diffèrent à plusieurs égards.
Couches
Les réseaux neuronaux sont généralement constitués d’une couche d’entrée, d’une couche cachée et d’une couche de sortie. Les modèles d’apprentissage profond comprennent quant à eux plusieurs couches de réseaux neuronaux.
Champ d’application
Bien que les modèles d’apprentissage profond intègrent les réseaux neuronaux, ils restent un concept différent des réseaux neuronaux. Les applications des réseaux neuronaux comprennent la reconnaissance des formes, l’identification des visages, la traduction automatique et la reconnaissance des séquences.
Par ailleurs, vous pouvez utiliser les réseaux d’apprentissage profond pour la gestion de la relation client, le traitement de la parole et du langage, la restauration d’images, la découverte de médicaments, etc.
Extraction de caractéristiques
Les réseaux neuronaux nécessitent une intervention humaine, car les ingénieurs doivent déterminer manuellement la hiérarchie des caractéristiques. Cependant, les modèles d’apprentissage profond peuvent déterminer automatiquement la hiérarchie des caractéristiques à l’aide d’ensembles de données étiquetés et de données brutes non structurées.
Performance
La formation des réseaux neuronaux prend moins de temps, mais leur précision est inférieure à celle de l’apprentissage en profondeur ; l’apprentissage en profondeur est plus complexe. En outre, les réseaux neuronaux sont connus pour mal interpréter les tâches malgré une exécution rapide.
Calcul
L’apprentissage profond est un réseau neuronal complexe qui peut classer et interpréter des données brutes avec peu d’intervention humaine, mais qui nécessite davantage de ressources informatiques. Les réseaux neuronaux sont un sous-ensemble plus simple de l’apprentissage automatique qui peut être formé en utilisant des ensembles de données plus petits avec moins de ressources informatiques, mais leur capacité à traiter des données complexes est limitée.
Les réseaux neuronaux ne sont pas la même chose que l’apprentissage profond
Bien qu’ils soient utilisés de manière interchangeable, les réseaux neuronaux et les réseaux d’apprentissage profond sont différents. Ils ont des méthodes d’apprentissage et des degrés de précision différents. Néanmoins, les modèles d’apprentissage profond sont plus avancés et produisent des résultats plus précis, car ils peuvent apprendre de manière autonome avec peu d’intervention humaine.