Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le Deep Learning est une branche spécifique de l'intelligence artificielle (IA) qui repose sur plusieurs composants fondamentaux. Comprendre ces composants est essentiel pour saisir le fonctionnement et le potentiel des modèles de Deep Learning.
Les neurones artificiels sont les éléments constitutifs des réseaux de neurones artificiels, inspirés du fonctionnement des neurones biologiques. Chaque neurone artificiel reçoit des entrées, effectue une opération de pondération sur ces entrées, applique une fonction d’activation, et produit une sortie.
Un neurone artificiel peut être décrit par la formule suivante : [ y = f(\sum{i=1}^{n} wi \cdot xi + b) ] où : ( xi ) est l'entrée, ( wi ) est le poids associé à cette entrée, ( b ) est le biais, ( f ) est la fonction d’activation.
Les fonctions d'activation couramment utilisées incluent la sigmoïde, la tangente hyperbolique (tanh), et les rectificateurs linéaires unitaires (ReLU).
Les réseaux de neurones sont des structures composées de couches de neurones artificiels interconnectés. Ils se divisent en plusieurs types, chacun adapté à des tâches spécifiques : Perceptron Multicouche (MLP) : constitue la forme de base des réseaux de neurones, avec une ou plusieurs couches cachées entre l'entrée et la sortie. Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) : principalement utilisés pour les tâches de reconnaissance d'image, ces réseaux appliquent des convolutions pour extraire des caractéristiques spatiales. Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) : adaptés au traitement des données séquentielles, tels que le texte ou les séries chronologiques. Ils maintiennent une mémoire interne pour capturer la dépendance dans les données.
Chaque réseau de neurones nécessite un processus d'entraînement, qui ajuste les poids et les biais en minimisant une fonction de coût. Cette optimisation est généralement réalisée par une méthode de rétropropagation combinée à des techniques d'optimisation comme l'algorithme de descente de gradient.
Enfin, des optimisations régulières incluent la normalisation par lots (Batch Normalization), le dropout, et l'utilisation de techniques avancées comme le préentraînement avec des autoencodeurs ou des transformers, en particulier pour les réseaux profonds et complexes.