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Les termes « réseau neuronal » et « deep learning » sont souvent utilisés de manière interchangeable, mais ils font référence à des systèmes légèrement différents. S’il s’agit dans les deux cas de sous-ensemble de l’apprentissage machine, un réseau neuronal imite le fonctionnement des neurones biologiques d’un cerveau humain, tandis qu’un réseau de deep learning se compose de plusieurs couches de réseaux neuronaux.

Dans cet article, nous définirons plus en détail les réseaux neuronaux et les réseaux de deep learning, nous soulignerons leurs différences et nous examinerons quelques exemples pratiques.

Deep learning et réseaux neuronaux : quelle différence ?

Un réseau neuronal est une forme d’apprentissage machine qui reproduit le fonctionnement des neurones du cerveau humain.

Dans le cerveau, les neurones sont interconnectés : ils reçoivent des informations des neurones auxquels ils sont reliés, les traitent et les transmettent ensuite à d’autres neurones. De la même manière, les réseaux neuronaux reçoivent des informations de la couche d’entrée, ils les traitent dans au moins une couche cachée et envoient ensuite le résultat à la couche de sortie. Dans sa forme la plus simple, un réseau neuronal se compose donc d’une couche d’entrée, d’une couche cachée et d’une couche de sortie.

Un réseau de deep learning, en revanche, est constitué de plusieurs couches cachées de réseaux neuronaux qui effectuent des opérations complexes impliquant des quantités massives de données structurées et non structurées. Il identifie des modèles à partir de données réelles comme des images, des textes, des sons et des séries chronologiques, en utilisant des données d’apprentissage pour améliorer la précision de ses prédictions.

Fonctionnement d’un réseau neuronal

Les réseaux neuronaux peuvent être entraînés à « réfléchir » et identifier des relations, tendances et schémas dissimulés dans les données, en fonction du contexte.

Lors de la première étape du processus, la première couche reçoit les données d’entrée brutes. Ensuite, la couche suivante reçoit les données de sortie de la couche précédente. Chaque couche inclut une base de données contenant tout ce que le réseau a appris précédemment, ainsi que des règles programmées ou déduites. Le traitement se poursuit à travers chaque couche jusqu’à ce que les données atteignent la couche de sortie, qui fournit le résultat final.

Un réseau neuronal peut suivre un apprentissage supervisé ou non supervisé. L’apprentissage supervisé fournit au réseau les algorithmes d’entrée et de sortie souhaités, tandis que l’apprentissage non supervisé permet au réseau d’interpréter les données d’entrée et de générer des résultats sans instructions préprogrammées.

5 exemples de réseaux neuronaux pour le deep learning

Voici cinq exemples d’utilisation des réseaux neuronaux pour le deep learning :

1. Prévisions financières

Dans le secteur financier, le deep learning est utilisé pour faire des prédictions sur le cours des actions, des devises, des options, etc. Les applications s’appuient sur les rendements boursiers, les ratios de rentabilité et les rendements annuels comme données d’entrée pour fournir des prédictions qui aideront les responsables financiers à prévoir l’évolution du marché en temps réel.

2. Véhicules autonomes

Tesla collecte les données de plus d’un million de véhicules en temps réel et utilise des réseaux neuronaux pour aider les véhicules autonomes à localiser les feux de signalisation et les réseaux routiers complexes afin de trouver un itinéraire optimal. L’entreprise utilise les données de capteurs, caméras et radars pour détecter les piétons, les objets et les autres usagers de la route dans l’environnement du véhicule.

3. Analyse du comportement utilisateur

Les réseaux neuronaux traitent et analysent d’importants volumes de contenu générés par les utilisateurs sur les réseaux sociaux, les sites Web et les applications mobiles. Les informations stratégiques tirées de ce processus sont utilisées pour créer des campagnes publicitaires ciblées basées sur les préférences, l’activité et l’historique d’achat de l’utilisateur.

4. Cartographie des maladies

Les réseaux neuronaux sont de plus en plus utilisés dans le secteur de la Santé pour détecter les maladies mortelles comme le cancer, gérer les affections chroniques et déceler les anomalies dans l’imagerie médicale.

5. Surveillance criminelle

Bien que son utilisation reste controversée, certaines autorités policières utilisent le deep learning pour détecter et prévenir les crimes. Pour cela, les réseaux de neurones convolutifs utilisent des algorithmes de reconnaissance faciale afin de comparer des visages humains à de grandes quantités d’images numériques pour repérer les comportements inhabituels, envoyer des alertes en cas d’activité suspecte ou identifier des fugitifs connus.

4 outils de deep learning pour la création de réseaux neuronaux

Les outils de deep learning permettent d’accélérer le développement de prototypes, d’améliorer la précision des modèles et d’automatiser les tâches répétitives. Vous trouverez ci-dessous une liste des outils les plus appréciés :

1. TensorFlow

TensorFlow, l’un des frameworks les plus utilisés, est une bibliothèque open source basée sur Python et développée par Google pour entraîner efficacement les applications de deep learning.

Écrite en C++ avec CUDA, le langage de programmation pour processeur graphique de NVIDIA, elle prend en charge plusieurs processeurs graphiques, la visualisation de graphiques et les files d’attente. Elle prend également en charge les langages Java, Python, R et Go pour la création de bibliothèques d’enveloppe. De plus, une documentation détaillée, des guides et une communauté active fournissent un accompagnement complet.

2. Keras

Keras est une API de deep learning facile à utiliser, axée sur la vitesse, qui vous permet de créer des réseaux neuronaux de haut niveau rapidement et efficacement. Écrite en Python, elle prend en charge le parallélisme avec plusieurs processeurs graphiques, l’apprentissage distribué, l’apprentissage multi-entrée et multi-sortie et plusieurs back-ends de deep learning, y compris le support pour les réseaux convolutifs et récurrents.

Keras s’accompagne d’une documentation détaillée et de guides de développement. En outre, elle s’intègre parfaitement à TensorFlow et se révèle plus simple que son interface graphique.

3. Caffe

Développée par Berkeley AI Research (BAIR) avec des contributeurs de la communauté, le framework de deep learning Caffe est couramment utilisé pour modéliser les réseaux de neurones convolutifs pour la reconnaissance visuelle. Connu pour sa rapidité, il peut traiter plus de 60 millions d’images par jour à l’aide d’un seul processeur graphique NVIDIA.

Caffe prend en charge les processeurs centraux et les processeurs graphiques, plusieurs interfaces de programmation, notamment en langage C, C++ et Python, et peut être utilisé pour diverses applications, des projets de recherche universitaire aux applications d’entreprise à grande échelle.

4. Torch et PyTorch

Torch est un framework de deep learning open source qui offre un support rapide et efficace pour les processeurs graphiques. Il utilise le langage de script LuaJIT avec une implémentation C/CUDA sous-jacente pour la programmation de processeurs graphiques et fournit plusieurs algorithmes pour les applications de deep learning dans les domaines de la vision artificielle, du traitement de signal, de vidéo et d’image.

PyTorch, écrit en C++, CUDA et Python, est issu d’un portage de Torch et permet la création simplifiée de réseaux neuronaux profonds. Il est généralement utilisé pour le traitement automatique des langues (TAL) et la vision artificielle.

Qu’est-ce qu’un réseau neuronal profond ?

Le deep learning, autre sous-ensemble de l’apprentissage machine, utilise des algorithmes pour reconnaître des schémas dans des données complexes et prédire des résultats. Contrairement aux algorithmes d’apprentissage machine, qui nécessitent des jeux de données étiquetées, les réseaux de deep learning peuvent être entraînés via l’apprentissage non supervisé (à partir de données brutes) pour extraire des caractéristiques en s’appuyant moins sur les données humaines.

On parle de deep learning (apprentissage profond) en raison du nombre de couches cachées utilisées. Alors qu’un réseau neuronal de base comprend une couche d’entrée, une couche de sortie et une couche cachée, un réseau neuronal profond comporte plusieurs couches de traitement cachées.

Ces couches supplémentaires permettent aux systèmes de deep learning de faire des prédictions plus précises, mais elles nécessitent des millions d’échantillons de points de données et des centaines d’heures d’entraînement par rapport à un réseau neuronal plus simple.

Voir également : Deep Learning et apprentissage machine

Réseau neuronal et réseau neuronal profond : quelle différence ?

Un réseau neuronal profond est une forme de réseau neuronal plus complexe. Alors que les réseaux neuronaux donnent un résultat unique, comme un mot, une solution ou une action, les réseaux profonds créent une solution globale basée sur toutes les données d’entrée fournies.

En raison de ses multiples couches, un réseau neuronal nécessitera un entraînement plus long, mais il offrira des performances, une efficacité et une précision supérieures.

Un réseau neuronal se caractérise par ses composants (neurones, p. ex.), ses connexions, ses fonctions de propagation, son taux d’apprentissage et ses poids. En revanche, un réseau de deep learning comprend généralement une carte mère, des processeurs (centraux et graphiques), beaucoup de mémoire vive et une unité d’alimentation électrique (PSU), ce qui lui permet d’exécuter des fonctions complexes et de traiter des jeux de données importants.

Un réseau neuronal peut être feed-forward, récurrent et symétrique, tandis qu’un réseau neuronal profond peut être pré-entraîné sans supervision, convolutif, récurrent et récursif.

Voir également : Apprentissage machine et IA

Pourquoi les réseaux neuronaux fonctionnent-ils plus rapidement sur les processeurs graphiques ?

Les processeurs centraux sont puissants et polyvalents. Leur fonctionnement séquentiel leur permet de passer d’une tâche informatique générale à l’autre. Mais cela implique qu’ils doivent faire plusieurs va-et-vient pour transférer des données vers et depuis la mémoire au fur et à mesure qu’ils effectuent chaque tâche spécifique.

Les réseaux neuronaux ont besoin d’un débit élevé pour traiter avec précision de grandes quantités de données en temps quasi réel. Par comparaison aux processeurs centraux, les processeurs graphiques offrent davantage de bande passante, un accès plus rapide à la mémoire et le parallélisme nécessaire pour répondre aux besoins de haute performance d’un réseau neuronal.

Le parallélisme permet aux processeurs graphiques d’accomplir plusieurs tâches en même temps. Par exemple, ils peuvent traiter les blocs matriciels actuels tout en allant chercher d’autres blocs dans la mémoire du système, au lieu d’effectuer une tâche à la fois comme le ferait un processeur central.

Ce système est parfaitement adapté à l’architecture des réseaux neuronaux, car il permet de répartir les tâches et les charges de travail comportant les mêmes opérations entre plusieurs cœurs, pour un traitement plus rapide et plus efficace.

Puisque les réseaux neuronaux nécessitent des données détaillées et complexes pour améliorer la précision, l’apprentissage peut prendre de quelques jours à plusieurs semaines. Avec des jeux de données continues plus importants, il est indispensable d’utiliser un processeur graphique haute performance pour développer et améliorer le réseau neuronal.

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Les algorithmes de deep learning effectuent d’innombrables calculs complexes basés sur d’énormes quantités de données afin d’apprendre et d’extraire des caractéristiques. Avec l’augmentation de la demande en matière de Big Data et d’IA, les processeurs graphiques et la parallélisation sont devenus essentiels pour réduire les temps d’apprentissage des applications de deep learning.

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