Différence entre le réseau neuronal et lapprentissage profond

Dans le monde technologique d’aujourd’hui, l’intelligence artificielle est devenue un élément indispensable de la vie quotidienne. Bien que certaines personnes utilisent le réseau neuronal et le Deep Learning de manière interchangeable, leurs avancées, fonctionnalités et applications sont en réalité différentes.

Alors, qu’est-ce que le modèle de réseau neuronal et de Deep Learning ? Comment sont-ils différents?

Qu’est-ce que le réseau neuronal ?

Une vue simple du réseau de neurones

Le réseau de neurones, également connu sous le nom de réseau de neurones artificiels, est calqué sur le cerveau humain. Il analyse des données complexes, effectue des opérations mathématiques, recherche des modèles et utilise les informations collectées pour effectuer des prédictions et des classifications. Et tout comme le cerveau, les réseaux neuronaux de l’IA possèdent une unité fonctionnelle de base appelée neurone. Ces neurones, également appelés nœuds, transmettent des informations au sein du réseau.

Un réseau neuronal de base comporte des nœuds connectés les uns aux autres dans les couches d'entrée, cachées et de sortie. La couche d'entrée traite et analyse les informations avant de les envoyer à la couche suivante.

La couche cachée reçoit les données de la couche d'entrée ou d'autres couches cachées. La couche cachée continue ensuite de traiter et d'analyser les données en appliquant un ensemble d'opérations pour transformer et extraire les caractéristiques pertinentes des données d'entrée.

Il s'agit de la couche de sortie qui fournit les informations finales à l'aide des fonctionnalités extraites. Cette couche peut comporter un ou plusieurs nœuds, selon le type de collecte de données. Pour la classification binaire, la sortie aura un nœud affichant le résultat 1 ou 0.

Il existe différents types de réseaux de neurones IA.

1. Réseau neuronal FeedForward

Le réseau neuronal FeedForward, principalement utilisé pour la reconnaissance faciale, transmet les informations dans une seule direction. Cela signifie que chaque nœud d'une couche est lié à chaque nœud de la couche suivante, les informations circulant dans un sens jusqu'à ce qu'elles atteignent le nœud de sortie. Il s’agit de l’un des types de réseaux de neurones artificiels les plus simples.

2. Réseau neuronal récurrent

Schéma du réseau neuronal récurrent

Ce type de réseau neuronal prend en charge l'apprentissage théorique. Le réseau neuronal récurrent est utilisé pour les données séquentielles, telles que le langage naturel et l'audio. Ils sont également utilisés pour les applications de synthèse vocale pour Android et iPhone. Et contrairement aux réseaux de neurones Feedforward qui traitent les informations dans une direction, les réseaux de neurones récurrents utilisent les données des neurones de traitement et les renvoient dans le réseau.

Cette option de retour est importante lorsque le système fait des prédictions erronées. Le réseau neuronal récurrent peut essayer de trouver la raison des résultats inexacts et s'ajuster en conséquence.

3. Réseau neuronal convolutif

Les réseaux de neurones traditionnels ont été conçus pour traiter des entrées de taille fixe, mais les réseaux de neurones convolutifs (CNN) peuvent traiter des données de tailles variables. Les CNN sont idéaux pour classer des données visuelles telles que des images et des vidéos de différentes résolutions et formats d'image. Ils sont également très utiles pour les applications de reconnaissance d’images.

4. Réseau neuronal déconvolutif

Ce réseau neuronal est également connu sous le nom de réseau neuronal convolutif transposé et vice versa avec réseau neuronal convolutif.

Dans un réseau neuronal convolutif, l'image d'entrée est traitée à travers des couches convolutives pour extraire des caractéristiques importantes. Cette sortie est ensuite traitée via une série de couches connectées, qui effectuent une classification - en attribuant un nom ou une étiquette à l'image d'entrée en fonction de ses caractéristiques. Ceci est utile pour la reconnaissance d’objets et la segmentation d’images.

Cependant, dans un réseau neuronal déconvolutif, la carte de caractéristiques qui était auparavant la sortie deviendra l'entrée. Cette carte de caractéristiques est un tableau tridimensionnel de valeurs et n'est pas fusionnée pour former l'image originale avec une résolution spatiale accrue.

5. Réseau neuronal modulaire

Ce réseau de neurones combine des modules interconnectés, chacun effectuant une sous-tâche spécifique. Chaque module du réseau modulaire se compose d'un réseau neuronal préconçu qui résout une sous-tâche telle que la reconnaissance vocale ou la traduction d'une langue.

Le réseau neuronal modulaire est adaptable et utile pour traiter des entrées avec des données très différentes.

Qu’est-ce que l’apprentissage profond ?

Présentation du diagramme d'apprentissage en couches de la hiérarchie des fonctionnalités

Le Deep Learning, un sous-genre du Machine Learning, consiste à entraîner des réseaux de neurones artificiels à apprendre et à se développer automatiquement de manière indépendante sans être programmés pour le faire.

Le Deep Learning est-il une intelligence artificielle ? La réponse est oui. C’est la force motrice de nombreuses applications d’IA et services d’automatisation, aidant les utilisateurs à effectuer des tâches avec peu d’intervention humaine. ChatGPT est l'une de ces applications d'IA qui a des applications pratiques.

Il existe de nombreuses couches cachées entre les couches d’entrée et de sortie du Deep Learning. Cela permet au réseau d’effectuer des opérations extrêmement complexes et d’apprendre en permanence à mesure que les données traversent les couches.

Le Deep Learning a été appliqué à la reconnaissance d’images, à la reconnaissance vocale, à la synthèse vidéo et à la découverte. De plus, il est appliqué à des créations complexes, telles que les voitures autonomes, qui utilisent des algorithmes de Deep Learning pour identifier les obstacles et les contourner parfaitement.

Vous devez introduire une grande quantité de données étiquetées dans le réseau pour former un modèle de Deep Learning. Les poids et les biais des neurones du réseau sont ajustés jusqu'à ce qu'il puisse prédire avec précision la sortie compte tenu des nouvelles données d'entrée.

Différence entre le réseau neuronal et l'apprentissage profond

Les modèles de réseau neuronal et de Deep Learning sont des sous-ensembles du Machine Learning . Cependant, ils diffèrent à bien des égards.

Couche

Les réseaux de neurones artificiels sont généralement constitués de couches d’entrée, de couches cachées et de couches de sortie. Parallèlement, les modèles de Deep Learning incluent plusieurs couches de réseaux de neurones artificiels.

Limite

Bien que les modèles de Deep Learning intègrent des réseaux de neurones artificiels, ils restent des concepts distincts. Les applications des réseaux de neurones artificiels incluent la reconnaissance de formes, les visages, la traduction automatique et les séquences.

Parallèlement, vous pouvez utiliser les réseaux Deep Learning pour la gestion de la relation client, le traitement de la parole et du langage, la restauration d’images, etc.

Extraire les fonctionnalités

Les réseaux de neurones artificiels nécessitent une intervention humaine, car les ingénieurs doivent déterminer manuellement la hiérarchie des fonctionnalités. Cependant, les modèles de Deep Learning peuvent déterminer automatiquement la hiérarchie des fonctionnalités à l'aide d'ensembles de données étiquetés et de données brutes non structurées.

Efficacité

Les réseaux de neurones artificiels prennent moins de temps à s'entraîner, mais ont une précision inférieure à celle du Deep Learning (le Deep Learning est plus complexe). De plus, les réseaux de neurones sont également connus pour interpréter mal les tâches malgré leur exécution très rapide.

Ressources informatiques

Le Deep Learning est un réseau neuronal complexe capable de classer et d’interpréter des données brutes avec peu d’intervention humaine, mais nécessite davantage de ressources informatiques. Les réseaux de neurones artificiels constituent un sous-ensemble plus simple de l'apprentissage automatique, qui peut être entraîné à l'aide de petits ensembles de données avec moins de ressources informatiques, mais leur capacité à traiter des données complexes est limitée.

Bien qu’utilisés de manière interchangeable, Neural Network et Deep Learning restent des concepts différents. Ils ont des méthodes de formation et des niveaux de précision différents. Cependant, les modèles de Deep Learning sont plus avancés et produisent des résultats avec une plus grande précision, car ils peuvent apprendre de manière indépendante avec peu d’intervention humaine.