Deep Learning : Plongez dans le monde du Machine Learning !

Qu'est-ce qui vous vient à l'esprit lorsque vous entendez le terme "apprentissage en profondeur ?" Vous pensez probablement aux robots intelligents et aux machines qui prendront le contrôle de notre monde dans un avenir proche, n'est-ce pas ? Eh bien, ce n'est pas du tout ce qu'est l'apprentissage en profondeur. En termes simples, l'apprentissage en profondeur est une approche d'IA qui vise à imiter le fonctionnement du cerveau humain pour traiter de grandes quantités de données et en extraire des modèles significatifs afin de favoriser la prise de décision basée sur les données.
Aujourd'hui, les données régissent tout - c'est le nouveau roi du monde numérique dans lequel nous vivons. L'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique et l'apprentissage en profondeur se concentrent tous sur une chose : tirer parti du Big Data pour alimenter l'innovation. L'intérêt pour la technologie de l'IA monte en flèche de minute en minute et l'apprentissage en profondeur est l'approche de pointe qui perturbe tous les secteurs. Selon un récent rapport de recherche de Tractica , le marché de l'IA devrait passer de 3,2 milliards en 2016 à 89,8 milliards de dollars d'ici 2025. Ces chiffres ne font que renforcer le fait que l'IA, le ML et le Deep Learning joueront un rôle encore plus important dans le développement. et la transformation du secteur des affaires et de l'informatique.

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

L'apprentissage en profondeur est étroitement lié à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique. Comment, demandez-vous?
Comme vous pouvez le constater, l'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble du ML qui, à son tour, est un sous-ensemble de l'IA. Ainsi, alors que l'intelligence artificielle est le parapluie plus large qui se concentre sur l'enseignement aux machines de la façon de penser de manière indépendante et intelligente, ML est une approche d'IA qui vise à créer de tels algorithmes capables d'extraire des informations précieuses à partir de grands ensembles de données. Le Deep Learning, quant à lui, est une branche du ML qui utilise un algorithme spécifique - Neural Nets - pour atteindre l'objectif final du ML.
Qu'est-ce que l'apprentissage automatique et pourquoi c'est important

L'apprentissage en profondeur est une technique exclusive de développement et d'entraînement des réseaux de neurones. La structure d'un réseau de neurones s'inspire de la structure du cerveau humain, plus précisément du cortex cérébral. Ainsi, à l'instar d'un cortex cérébral, un réseau de neurones artificiels possède également de nombreuses couches de perceptrons interconnectés. Contrairement aux approches de données traditionnelles qui analysent les données dans la méthode linéaire, l'apprentissage en profondeur repose sur l'approche non linéaire des machines d'entraînement pour traiter les données. Les données qui alimentent le système d'apprentissage en profondeur passent par le réseau interconnecté de couches cachées.
Ces couches cachées du réseau neuronal traitent, analysent, modifient et manipulent les données pour déterminer leur relation avec la variable cible. Chaque nœud du réseau porte un poids spécifique, et chaque fois que les données traversent un nœud, il multiplie la valeur d'entrée par son poids. Ce processus se poursuit jusqu'à ce qu'il atteigne la couche de sortie, la sortie finale se transformant en une information précieuse. L'apprentissage en profondeur élimine ainsi le processus d'identification manuelle des modèles cachés dans les données.

Opportunités de carrière dans l'apprentissage en profondeur

N'importe qui dans le monde de l'informatique doit avoir entendu parler de l'apprentissage en profondeur à un moment donné de sa carrière. Alors que l'IA progresse à pas de géant, le domaine de l'apprentissage en profondeur monte également en flèche. Étant donné que l'apprentissage en profondeur est un domaine de recherche en croissance rapide, il crée d'énormes opportunités d'emploi pour les personnes spécialisées dans les technologies d'IA et de ML. Aujourd'hui, la demande de professionnels qualifiés et formés à l'apprentissage en profondeur, en particulier pour les ingénieurs en apprentissage en profondeur et les chercheurs en apprentissage en profondeur, a augmenté de plusieurs façons dans les différents parallèles de l'industrie.

Selon un rapport de 2017 de Grand View Research, Inc. , le marché de l'apprentissage en profondeur aux États-Unis devrait atteindre 10,2 milliards de dollars d'ici 2025.

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Revenus du marché de l'apprentissage profond aux États-Unis (2014-25)

Selon les dernières statistiques sur Indeed , le salaire moyen des professionnels de l'apprentissage en profondeur aux États-Unis varie entre 71 935 $/an pour un chercheur scientifique en apprentissage profond et 140 856 $/an pour un ingénieur en vision par ordinateur en apprentissage profond.

Compétences requises pour une carrière réussie en apprentissage en profondeur

Étant donné que l'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble du ML, les compétences requises pour l'apprentissage en profondeur sont à peu près les mêmes que celles requises pour le ML. À présent, vous avez déjà deviné que des connaissances en programmation sont indispensables ici. Les bibliothèques d'apprentissage en profondeur les plus populaires sont écrites en R et Python. Par conséquent, si vous maîtrisez bien l'une de ces deux langues, cela suffira. En plus de posséder une connaissance approfondie des bases de l'informatique et de la programmation, vous devez également avoir une base solide en mathématiques, statistiques et probabilités et modélisation de données.
Une partie importante du travail d'un ingénieur en apprentissage profond consiste à concevoir des algorithmes et des systèmes capables de communiquer de manière transparente avec d'autres composants logiciels existants et de les intégrer. Ainsi, les compétences en conception de logiciels sont indispensables dans ce domaine. Vous devez également être à l'aise avec l'utilisation de bibliothèques et d'algorithmes ML standard, notamment MLib, TensorFlow et CNTK.

Apprentissage en profondeur dans le monde réel

L'apprentissage en profondeur a pénétré presque tous les aspects importants de nos vies. Que nous en soyons conscients ou non, les technologies d'apprentissage en profondeur sont partout autour de nous. Les organisations et les entreprises du monde entier tirent parti de la technologie d'apprentissage en profondeur pour alimenter des innovations telles que les voitures autonomes et les chatbots afin de développer des services utiles tels que la prévention de la fraude, l'analyse prédictive, l'automatisation des tâches, et bien plus encore.
Examinons maintenant quelques-uns des meilleurs cas d'utilisation de l'apprentissage en profondeur dans le monde réel !

• • L'un des plus excellents exemples de technologie d'apprentissage en profondeur est les listes de recommandations personnalisées sur les plateformes en ligne telles que Netflix, Amazon et Facebook. Les géants des médias en ligne et sociaux ont accès à un trésor de données générées par les utilisateurs. En utilisant des techniques d'apprentissage en profondeur, ils sont capables d'extraire des informations utiles des données générées par les utilisateurs, qui sont ensuite utilisées pour créer une liste personnalisée de suggestions pour les utilisateurs individuels en fonction de leurs goûts et préférences.

• • Les réseaux d'apprentissage en profondeur sont capables d'analyser avec succès les comportements en temps réel. DeepGlint est une solution d'apprentissage en profondeur qui peut récupérer des informations en temps réel sur le comportement de n'importe quel objet, qu'il s'agisse d'humains ou d'objets inanimés comme des voitures.

• • La reconnaissance d'images est une autre application de l'apprentissage en profondeur. La reconnaissance d'images vise à reconnaître et à identifier des objets dans des images tout en comprenant le contenu et le contexte de l'image. AlchemyAPI développe depuis un certain temps une technologie de reconnaissance d'images. CamFind est une application mobile qui utilise l'API AlchemyVision - elle peut non seulement informer les utilisateurs sur les objets d'une image, mais peut également leur dire où ils peuvent acheter ces objets.

• • Les applications d'apprentissage en profondeur ont également trouvé leur place dans le monde de la publicité. Les réseaux publicitaires et les spécialistes du marketing exploitent la technologie d'apprentissage en profondeur pour créer des publicités prédictives basées sur les données, des publicités display ciblées et des enchères en temps réel (RTB), pour n'en nommer que quelques-uns. Par exemple, Baidu, un moteur de recherche chinois utilise l'apprentissage en profondeur pour prédire le contenu et les méthodes publicitaires auxquels les utilisateurs peuvent s'identifier. Cela permet d'augmenter les revenus de l'entreprise.

• La reconnaissance de formes basée sur l'apprentissage en profondeur est utilisée par de nombreuses entreprises pour détecter et prévenir la fraude. PayPal a réussi à empêcher les transactions de paiement et les achats frauduleux. Il y est parvenu avec l'aide de H2O (une plate-forme d'analyse prédictive open source) qui utilise des algorithmes ML avancés pour analyser les données en temps réel afin de rechercher toute anomalie suggérant des activités frauduleuses et des menaces de sécurité.

Ce ne sont là que quelques cas d'utilisation d'apprentissage en profondeur à partir d'un vaste pool d'autres projets innovants du monde réel. L'apprentissage en profondeur, comme l'IA et le ML, est encore en train d'émerger et de se développer. À l'avenir, l'apprentissage en profondeur associé à l'IA et au ML ouvrira la voie à d'autres innovations révolutionnaires qui transformeront complètement nos vies d'une manière que nous ne pouvons pas encore imaginer.