Principes du deep learning

 

S’appuyant sur le concept de machine learning, le deep learning est une méthode qui favorise l’amélioration de l’intelligence artificielle par l’intégration de nouvelles règles. Et pour cet ajout, une intervention humaine n’est pas nécessaire. Différentes couches neuronales formant un réseau artificiel sont utilisées pour l’apprentissage profond. C’est en se basant sur des structures non linéaires que sont créés les modèles de données. En d’autres termes, le classement des valeurs ne se fait pas par ordre chronologique, mais plutôt par rapport à des éléments communs, tels qu’un graphique ou un arbre de décisions. L’emploi du deep learning est possible dans de nombreux contextes et domaines d’expertise, comme le traitement du langage, la reconnaissance vocale ou faciale, la cybersécurité, la robotique et la bio-informatique.

Fonctionnement du deep learning

Le fonctionnement du deep learning est calqué sur celui du cerveau humain. Comprenez que dans le cerveau humain, chaque neurone reçoit près de 100 000 signaux électriques des autres neurones. En activité, chaque neurone est capable de produire un effet inhibiteur sur ceux avec qui il est connecté. Ce principe est le même au sein d’un réseau artificiel. Les signaux circulent entre les neurones. Mais, au lieu d’un signal électrique, c’est un certain poids qui est assigné au réseau de neurones. Si un neurone reçoit plus de charges, il exercera plus d’effet sur les neurones adjacents. Une réponse est émise à ces signaux par la couche finale de neurones.

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Pour bien comprendre le principe de cette technologie, suivez une formation de deep learning organisée par des spécialistes. En attendant, vous pourrez cerner son fonctionnement à travers un exemple concret, celui de la reconnaissance de photos comportant au moins un chat. Pour que l’algorithme de deep learning puisse identifier les chats sur les photos, il doit d’abord être capable de distinguer différents types de chats. Ensuite, il doit être en mesure de reconnaître avec précision un chat, peu importe l’angle sous lequel ce dernier est photographié.

A quoi sert le deep learning ?

Le recours au deep learning permet de résoudre un certain nombre de problèmes. Il est notamment possible de s’en servir pour reconnaître des visages, assurer la conduite des voitures autonomes, vaincre des joueurs de poker ou de go ou encore parfaire la recherche des cellules cancéreuses. Pour ces différents usages, il est indispensable d’utiliser une grande quantité de données, alors que les modèles d’apprentissage automatique standards ne s’améliorent plus après un point de saturation. Aujourd’hui, l’émergence du Big Data et de composants informatiques plus performants a permis aux algorithmes de deep learning de dépasser la majorité des autres méthodes en termes de puissance.

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Place du deep learning dans l’intelligence artificielle

On peut considérer le deep learning comme une étape capitale de l’évolution de l’intelligence artificielle. En effet, au début, l’IA ne se contentait que de répondre à des règles qui sont prédéterminées sur la base d’un modèle cognitiviste. Il était donc nécessaire qu’un programmeur intervienne pour le perfectionnement du système ou l’intégration d’autres fonctionnalités. Si l’IA est autonome aujourd’hui, c’est en partie à cause du deep learning. Cette autonomie lui permet d’apprendre de nouvelles règles afin d’être plus fiable et performante. L’IA génère des couches de neurones qui sont toujours plus complexes et denses grâce à l’amélioration significative des puissances de calcul et le développement d’applications connexes.

Le deep-learning utilisé dans le e-commerce

Dans le secteur du commerce électronique, de grandes quantités de données sont générées. Le deep-learning intervient pour les exploiter dans le but de permettre aux entreprises, aux commerçants et aux distributeurs d’améliorer leurs services. La technologie facilite une gestion parfaite de ces immenses quantités de données. En les passant au peigne fin, on en retire de précieux indicateurs. Une boutique en ligne peut se baser sur ceux-ci pour proposer plus facilement les produits attendus par ses clients ou leur accorder une attention personnalisée. L’analyse prédictive est ainsi automatisée par le deep learning. Celle-ci permet aux clients de recevoir des suggestions lors d’un achat.

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Notez bien que l’application du deep learning en e-commerce ne consiste pas à créer des sites web en vue d’attirer de grandes proportions d’acheteurs. Ce qui compte est de mettre en place un système favorisant l’envoi de messages clairs et individualisés à chacun des potentiels clients. Le Big Data étant profondément analysé par cette technologie, cela aboutit à la facilitation du processus d’achat des clients. L’entreprise obtient une meilleure expérience et garde une trace des acheteurs qui sont passés par son site. Le deep learning a favorisé l’expansion du commerce électronique, avec une stimulation des ventes en ligne par les tendances technologiques.

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