Comprendre la différence entre réseaux de neurones et apprentissage profond

L’intelligence artificielle est devenue une partie intégrante de notre vie quotidienne dans le monde d’aujourd’hui axé sur la technologie. Bien que certaines personnes utilisent les réseaux de neurones et l’apprentissage en profondeur de manière interchangeable, leurs avancées, leurs fonctionnalités et leurs applications diffèrent.


Que sont donc les réseaux de neurones et les modèles d’apprentissage en profondeur, et en quoi diffèrent-ils ?


Que sont les réseaux de neurones ?

Les réseaux de neurones, également connus sous le nom de réseaux de neurones, sont calqués sur le 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. Et tout comme le cerveau, les réseaux de neurones IA ont une unité fonctionnelle de base appelée neurone. Ces neurones, également appelés nœuds, transmettent des informations au sein du réseau.

Un réseau neuronal de base a des nœuds interconnectés dans les couches d’entrée, cachées et de sortie. La couche d’entrée traite et analyse les informations avant de les envoyer à la couche suivante.

La couche masquée reçoit des données de la couche d’entrée ou d’autres couches masquées. Ensuite, la couche cachée traite et analyse davantage 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 avoir un ou plusieurs nœuds selon le type de collecte de données. Pour la classification binaire (un problème oui/non), la sortie aura un nœud présentant un résultat 1 ou 0.

Il existe différents types de réseaux de neurones IA.

1. Réseau de neurones FeedForward

Les réseaux de neurones feedforward, principalement utilisés pour la reconnaissance faciale, transmettent les informations dans une seule direction. Cela signifie que chaque nœud d’une couche est connecté à chaque nœud de la couche suivante, les informations circulant de manière unidirectionnelle jusqu’à ce qu’elles atteignent le nœud de sortie. C’est l’un des types les plus simples de réseaux de neurones.

2. Réseau neuronal récurrent

Cette forme de réseau neuronal facilite l’apprentissage théorique. Les réseaux de neurones récurrents sont utilisés pour les données séquentielles, telles que le langage naturel et l’audio. Ils sont également utilisés pour applications de synthèse vocale pour Android et iPhone. Et contrairement aux réseaux de neurones à anticipation qui traitent les informations dans une seule direction, les réseaux de neurones récurrents utilisent les données du neurone processionnel et les renvoient au réseau.

Cette option de restauration est essentielle lorsque le système publie des prédictions incorrectes. Les réseaux de neurones récurrents peuvent essayer de trouver la raison des résultats incorrects et s’adapter en conséquence.

3. Réseau de neurones convolutifs

Femme regardant une tablette avec reconnaissance faciale

Les réseaux de neurones traditionnels sont conçus pour traiter des entrées de taille fixe, mais réseaux de neurones convolutifs (CNN) peuvent traiter des données de différentes dimensions. Les CNN sont idéaux pour classer des données visuelles telles que images et vidéos de différentes résolutions et proportions. Ils sont également très utiles pour les applications de reconnaissance d’images.

4. Réseau neuronal déconvolutif

Ce réseau neuronal est également connu sous le nom de réseau neuronal convolutif transposé. C’est l’opposé d’un réseau convolutif.

Dans un réseau neuronal convolutif, les images d’entrée sont traitées à travers des couches convolutives pour extraire des caractéristiques importantes. Cette sortie est ensuite traitée via une série de couches connectées, qui effectuent une classification, en attribuant un nom ou une étiquette à une image d’entrée en fonction de ses caractéristiques. Il est utile pour l’identification d’objets et la segmentation d’images.

Cependant, dans un réseau neuronal déconvolutif, la carte de caractéristiques qui était auparavant une sortie devient l’entrée. Cette carte de caractéristiques est un tableau tridimensionnel de valeurs et est délavée pour former l’image d’origine avec une résolution spatiale accrue.

5. Réseau neuronal modulaire

Ce réseau de neurones combine des modules interconnectés, chacun effectuant une sous-tâche spécifique. Chaque module d’un réseau modulaire consiste en un réseau de neurones préparé pour s’attaquer à une sous-tâche telle que la reconnaissance vocale ou la traduction de la langue.

Les réseaux de neurones modulaires sont adaptables et utiles pour gérer des entrées avec des données très variables.

Qu’est-ce que l’apprentissage en profondeur ?

L’apprentissage en profondeur, une sous-catégorie de l’apprentissage automatique, consiste à former des réseaux de neurones pour qu’ils apprennent automatiquement et évoluent de manière autonome sans être programmés pour le faire.

Le deep learning est-il de l’intelligence artificielle ? Oui. C’est la force motrice derrière de nombreuses applications d’IA et services d’automatisation, aidant les utilisateurs à effectuer des tâches avec peu d’intervention humaine. ChatGPT est l’une de ces applications d’IA aux multiples utilisations pratiques.

Il existe de nombreuses couches cachées entre les couches d’entrée et de sortie de l’apprentissage en profondeur. Cela permet au réseau d’effectuer des opérations extrêmement complexes et d’apprendre en continu au fur et à mesure que les représentations de données traversent les couches.

L’apprentissage en profondeur a été appliqué à la reconnaissance d’images, à la reconnaissance de la parole, à la synthèse vidéo et à la découverte de médicaments. De plus, il a été appliqué à des créations complexes, telles que des voitures autonomes, qui utilisent des algorithmes d’apprentissage en profondeur pour identifier les obstacles et naviguer parfaitement autour d’eux.

Vous devez introduire de grandes quantités de données étiquetées dans le réseau pour former un modèle d’apprentissage en profondeur. C’est à ce moment que la rétropropagation se produit : ajuster les poids et les biais des neurones du réseau jusqu’à ce qu’il puisse prédire avec précision la sortie des nouvelles données d’entrée.

Réseaux de neurones vs. Apprentissage en profondeur : les différences expliquées

Les réseaux de neurones et les modèles d’apprentissage en profondeur sont des sous-ensembles de l’apprentissage automatique. Cependant, ils diffèrent de plusieurs manières.

Couches

Les réseaux de neurones se composent généralement d’une couche d’entrée, cachée et de sortie. Pendant ce temps, les modèles d’apprentissage en profondeur se composent de plusieurs couches de réseaux de neurones.

Étendue

Un homme subissant une analyse faciale avec le mot

Bien que les modèles d’apprentissage en profondeur incluent des réseaux de neurones, ils restent un concept distinct des réseaux de neurones. Les applications des réseaux de neurones comprennent la reconnaissance de formes, l’identification des visages, la traduction automatique et la reconnaissance de séquences.

Pendant ce temps, vous pouvez utiliser des réseaux d’apprentissage en profondeur pour la gestion de la relation client, le traitement de la parole et du langage, la restauration d’images, la découverte de médicaments, etc.

Les réseaux de neurones nécessitent une intervention humaine, car les ingénieurs doivent déterminer manuellement la hiérarchie des fonctionnalités. Cependant, les modèles d’apprentissage en profondeur peuvent déterminer automatiquement la hiérarchie des fonctionnalités à l’aide d’ensembles de données étiquetés et de données brutes non structurées.

Performance

Les réseaux de neurones prennent moins de temps à s’entraîner mais ont une précision moindre par rapport à l’apprentissage en profondeur ; l’apprentissage en profondeur est plus complexe. Les réseaux de neurones sont également connus pour mal interpréter les tâches malgré leur achèvement rapide.

Calcul

L’apprentissage en profondeur est un réseau de neurones complexe qui peut classer et interpréter des données brutes avec peu d’intervention humaine, mais nécessite plus de ressources informatiques. Les réseaux de neurones sont un sous-ensemble plus simple de l’apprentissage automatique qui peut être formé à l’aide d’ensembles de données plus petits avec moins de ressources informatiques, mais leur capacité à traiter des données complexes est limitée.

Les réseaux de neurones ne sont pas la même chose que l’apprentissage en profondeur

Bien qu’utilisés de manière interchangeable, les réseaux de neurones et d’apprentissage en profondeur sont différents. Ils ont différentes méthodes de formation et degrés de précision. Cependant, les modèles d’apprentissage en profondeur sont plus avancés et produisent des résultats avec une plus grande précision, car ils peuvent apprendre indépendamment avec peu d’intervention humaine.

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