Apprentissage en profondeur : plusieurs couches d'apprentissage automatique

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  Prévision quantique
• 9 septembre 2022

Résumé des informations

L'apprentissage profond (DL), un type d'apprentissage automatique (ML), améliore les applications d'intelligence artificielle (IA) en apprenant à partir de données de manière similaire au fonctionnement du cerveau humain. Il trouve une utilisation dans divers domaines, de l'amélioration des véhicules autonomes et des diagnostics de santé à l'alimentation des chatbots et à l'amélioration des mesures de cybersécurité. La capacité de la technologie à gérer des tâches complexes, à analyser de vastes ensembles de données et à faire des prédictions éclairées façonne les industries et soulève des débats éthiques, en particulier autour de l'utilisation des données et de la confidentialité.

Contexte d'apprentissage profond

L’apprentissage profond est une forme de ML qui constitue la base de nombreuses applications d’IA. DL peut vous aider dans les tâches de classification directement à partir d'images, de texte ou de son. Il peut effectuer des analyses de données et interconnecter des appareils, assister des robots autonomes et des voitures autonomes, et exécuter des explorations scientifiques. DL peut aider à identifier des modèles et des tendances et à produire des prédictions plus précises. Cette technologie peut également s'interfacer avec des appareils technologiques, tels que les smartphones et les appareils Internet des objets (IoT). 

DL utilise des réseaux de neurones artificiels pour faciliter des tâches similaires au traitement du langage naturel (NLP) ou à la vision par ordinateur et à la reconnaissance vocale. Les réseaux de neurones peuvent également fournir des recommandations de contenu similaires à celles trouvées dans les moteurs de recherche et les sites de commerce électronique. 

Il existe quatre approches principales de l'apprentissage en profondeur :

• Apprentissage supervisé (données étiquetées).
• Apprentissage semi-supervisé (jeux de données semi-étiquetés).
• Apprentissage non supervisé (aucune étiquette requise).
• Apprentissage par renforcement (les algorithmes interagissent avec l'environnement, pas seulement avec les données de l'échantillon).

Dans ces quatre approches, l'apprentissage en profondeur utilise des réseaux de neurones à plusieurs niveaux pour apprendre de manière itérative à partir des données, ce qui est bénéfique lors de la recherche de modèles dans des informations non structurées. 

Les réseaux de neurones de l'apprentissage en profondeur imitent la structure du cerveau humain, avec divers neurones et nœuds connectant et partageant des informations. Dans l'apprentissage en profondeur, plus le problème est complexe, plus il y aura de couches cachées dans le modèle. Cette forme de ML peut extraire des fonctionnalités de haut niveau à partir de grandes quantités de données brutes (big data). 

DL peut aider dans les situations où le problème est trop complexe pour le raisonnement humain (par exemple, analyse des sentiments, calcul du classement des pages Web) ou dans les problèmes qui nécessitent des solutions détaillées (par exemple, personnalisation, biométrie). 

Impact perturbateur

L'apprentissage en profondeur est un outil puissant pour les organisations qui souhaitent utiliser les données pour prendre des décisions plus éclairées. Par exemple, les réseaux de neurones peuvent améliorer les diagnostics dans le domaine de la santé en étudiant de vastes bases de données sur les maladies existantes et leurs traitements, améliorant ainsi la gestion des soins aux patients et les résultats. D'autres applications d'entreprise incluent la vision par ordinateur, les traductions linguistiques, la reconnaissance optique des caractères et les interfaces utilisateur (UI) conversationnelles comme les chatbots et les assistants virtuels.

L’adoption généralisée de la transformation numérique et de la migration vers le cloud par les organisations présente de nouveaux défis en matière de cybersécurité, dans lesquels les technologies DL peuvent jouer un rôle crucial dans l’identification et l’atténuation des menaces potentielles. Alors que les entreprises adoptent de plus en plus de stratégies multi-cloud et hybrides pour atteindre leurs objectifs numériques, la complexité des parcs informatiques, englobant les actifs informatiques collectifs des organisations ou des individus, s'est considérablement accrue. Cette complexité croissante nécessite des solutions avancées pour gérer, sécuriser et optimiser efficacement ces environnements informatiques diversifiés et complexes.

La croissance du parc informatique et le développement organisationnel continu offrent l'agilité et la rentabilité nécessaires pour rester compétitif, mais créent également un backend plus difficile à gérer et à protéger efficacement. DL peut aider à identifier des modèles anormaux ou erratiques pouvant être le signe de tentatives de piratage. Cette fonctionnalité peut protéger les infrastructures critiques contre l’infiltration.

Implications de l'apprentissage en profondeur

Les implications plus larges du DL peuvent inclure : 

• Véhicules autonomes utilisant l'apprentissage en profondeur pour mieux répondre aux conditions environnementales, améliorer la précision, la sécurité et l'efficacité.
• Débats éthiques sur la manière dont les données biométriques (par exemple, les traits du visage, les structures oculaires, l'ADN, les empreintes digitales) sont collectées et stockées par Big Tech.
• Les interactions naturelles entre les humains et les machines s'améliorent (par exemple, en utilisant des appareils intelligents et des appareils portables).
• Les entreprises de cybersécurité utilisent le deep learning pour identifier les points faibles des infrastructures informatiques.
• Entreprises appliquant une large gamme d'analyses prédictives pour améliorer les produits et services et proposer des solutions hyper personnalisées aux clients.
• Les gouvernements traitent les bases de données publiques pour optimiser la prestation des services publics, en particulier parmi les juridictions municipales.

Questions à considérer

• Sinon, comment l'apprentissage en profondeur peut-il aider les entreprises et les gouvernements à agir de manière proactive dans différentes situations ?
• Quels sont les autres risques ou avantages potentiels de l'utilisation de l'apprentissage en profondeur ?