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Formation en Deep Learning : par où commencer ?

Tracy S

Tracy S

3 min

Le deep learning (« apprentissage profond ») appartient au domaine de l’intelligence artificielle et du machine learning. Néanmoins, ce n’est qu’avec le début du big data que la recherche en deep learning rencontra une véritable croissance et ce, avec l’aide des entreprises. Vous souhaitez comprendre l’intérêt d’une formation en deep learning ? Cet article est fait pour vous !

Comment fonctionne le Deep Learning ?

Le Deep Learning ou apprentissage profond fait partie d’une famille de méthodes d’apprentissage automatique fondées sur l’apprentissage de modèles de données.

Le deep learning fonctionne par étape ou step. A chaque step, les réponses incorrectes sont supprimées et le système retourne vers les étapes précédentes pour paramétrer correctement son modèle. Petit à petit, le programme réorganise les informations en groupe plus complexes.

Lorsque ce modèle de deep learning est utilisé sur d’autres cas, il est ainsi capable de reconnaître si ça correspond à ce qu’il a appris précédemment. Par exemple, si le programme a appris à reconnaître une maison, il sera capable de dire par la suite si une maison est présente ou non sur une image.

De plus, pour pouvoir identifier une maison, l’algorithme doit être capable de distinguer les différents types d’habitations, ce qui est une maison de ce qui n’en est pas une, et de la reconnaître quel que soit l’angle dans lequel elle est montrée à l’algorithme.

En effet, le deep learning se perfectionne avec les expériences vécues et devient donc de plus en plus performant au fur et à mesure qu’il étudie de nouveaux systèmes. Pour ce faire, il est important de lui faire réaliser le plus d’entraînements possibles.

Pour revenir à l’exemple de la maison, il faudra lui présenter un maximum d’images de maisons et y intégrer des images qui n’en sont pas afin qu’il soit capable de différencier le correct de l’incorrect. Ces images sont dès lors transformées en données et mises sur le réseau. L’algorithme va ensuite comparer cette réponse aux bonnes réponses données par les humains. Si les réponses sont similaires alors le système sauvegarde cette réussite en mémoire et pourra l’utiliser plus tard pour reconnaître les maisons sans erreur. Si ce n’est pas le cas, le système mémorise l’erreur et ajuste l’algorithme pour éviter qu’elle ne se reproduise. Le processus est réitéré de très nombreuses fois jusqu’à ce qu’il soit en capacité de toujours reconnaître la maison sur une photo.

Quels sont les avantages du Deep Learning ?

L’un des avantages principaux du Deep Learning est la qualité des résultats obtenus. Grâce à des données de haute qualité, le Deep Learning permet à ses utilisateurs de faire des tâches de tous les jours beaucoup plus facilement.

Il existe d’autres types d’apprentissage, mais ces derniers nécessitent très souvent l’intervention d’humains pour analyser les données brutes et pour ajouter des informations supplémentaires pour que la puissance prédictive de l’algorithme soit supérieure.

Au contraire, dans l’apprentissage profond, c’est l’algorithme lui-même qui est capable d’identifier les données et de les intégrer dans son modèle d’apprentissage : c’est notamment cette qualité qui en fait son pouvoir. Ainsi, il n’est pas nécessaire de faire intervenir un humain qualifié pour garantir le développement de ses fonctionnalités, ce qui constitue un véritable gain économique.

De plus, il était auparavant demandé d’insérer soi-même de larges quantités de données pour permettre l’apprentissage de la machine. Avec le deep learning, cette phase est beaucoup plus courte et ceci constitue un véritable avantage : en effet, les entreprises obtiennent tous les jours de très larges quantités de données mais ces données sont très rarement structurées. En ce sens, l’apprentissage profond est le seul apte à analyser différentes sources de données non structurées selon le type de tâche à effectuer.

Enfin, dire que le Deep Learning est trop coûteux pour une production de masse est incorrect.

En effet, de plus en plus de services donnent la possibilité aux entreprises de s’appuyer sur des algorithmes existants plutôt que de devoir les développer à partir de zéro. Ce sont ces points forts qui permettent au deep learning de s’imposer dans le monde de l’entreprise.

Ainsi, le deep learning est utilisé dans beaucoup de domaines comme la reconnaissance d’image (ce qui permet par exemple à votre téléphone de reconnaître les visages et de trier vos photos en fonctions des personnes qui sont dessus), la traduction automatique, les recommandations personnalisées, les live chats.

Pourquoi se former au Deep Learning ?

Dans le métier de Data Scientist, il semble aujourd’hui primordial de connaître parfaitement le Deep Learning, son utilisation et ses avantages. En effet, il est souvent demandé au Data Scientist d’être capable de maîtriser des outils de Deep Learning tels que le Tensorflow et Keras. Il est possible de se former grâce à des formations à distance spécialisées. C’est la raison pour laquelle DataScientest a mis en place un module de 40h dédié au Deep Learning dans sa formation de data scientist.

Dans ce module, notamment dédié à l’apprentissage et l’utilisation de Keras et Tensorflow, les compétences acquises seront notamment :