Apprentissage profond avec Python et Keras

Deep Learning, Machine Learning, Intelligence Artificielle : Une Définition

Le Deep Learning (apprentissage profond), le Machine Learning (apprentissage automatique) et l’Intelligence Artificielle (IA) sont des sous-domaines interconnectés dans le domaine des technologies intelligentes.

1. L’IA englobe des systèmes qui imitent des fonctions cognitives humaines, telles que la reconnaissance de la parole, la vision par ordinateur et la prise de décision.
2. Le Machine Learning est un sous-ensemble de l’IA qui permet aux systèmes d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés.
3. Le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning qui utilise des réseaux de neurones profonds pour apprendre à partir de grandes quantités de données.

Comment Fonctionnent les Réseaux de Neurones ?

Les réseaux de neurones sont des modèles inspirés du fonctionnement du cerveau humain, composés de couches de neurones artificiels. Chaque neurone reçoit des entrées, effectue une transformation (généralement une somme pondérée suivie d’une fonction d’activation), et envoie sa sortie aux neurones suivants. Ces réseaux peuvent apprendre à partir de données en ajustant les poids de ces connexions lors du processus d’entraînement.

Réseaux de Neurones avec Keras

Structure, Calques, Modèles

Keras permet de définir des réseaux de neurones avec une structure composée de différentes couches (calques). Vous pouvez définir des modèles séquentiels (couches empilées les unes après les autres) ou des modèles fonctionnels plus complexes pour des architectures non linéaires.

Préparation des Données

Avant d’entraîner un modèle, les données doivent être préparées (normalisation, nettoyage, encodage). Keras fournit des outils pour faciliter cette étape.

Classement et Classification Multiple

Keras peut être utilisé pour des tâches de classification binaire ou multiple, en utilisant des fonctions d’activation comme softmax pour prédire les probabilités d’appartenance à différentes classes.

Keras et TensorFlow

Keras fonctionne sur des backends comme TensorFlow, qui est un framework d’apprentissage profond robuste, optimisé pour les calculs à grande échelle.

Sélection du Modèle

Il est essentiel de choisir le bon modèle en fonction de la tâche à accomplir (régression, classification, etc.). Keras offre une gamme de modèles pré-existants.

Bases du Processus d’Apprentissage

L’apprentissage se fait par une boucle itérative de propagation avant, de calcul de la perte, et d’ajustement des poids via un algorithme de rétropropagation, souvent avec l’optimiseur Adam.

Travailler avec des Réseaux de Neurones Convolutifs (CNN) : Vision Industrielle

Comment Fonctionnent les Réseaux Convolutifs ?

Les CNN sont spécifiquement utilisés pour les données structurées en images ou en vidéos. Ils effectuent des convolutions (filtres appliqués sur les données d’entrée) pour extraire des caractéristiques pertinentes.

Préparation des Données, Augmentation des Données

L’augmentation des données (par exemple, rotation, zoom, miroir) permet de créer des jeux de données plus variés, réduisant ainsi le surapprentissage.

Utiliser des CNN Pré-entraînés

Les CNN pré-entraînés, comme VGG16 ou ResNet, peuvent être utilisés pour des tâches spécifiques, en ajustant seulement les dernières couches pour s’adapter à de nouveaux problèmes.

Extraction et Réglage Fin des Fonctionnalités

Les techniques de transfert de l’apprentissage permettent d’extraire des fonctionnalités d’un modèle préexistant et de les affiner pour la tâche cible.

Travailler avec des Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) : Données Séquentielles

Couches Récurrentes dans Keras

Les RNN sont adaptés aux données séquentielles (ex : texte, séries temporelles). Keras offre des couches comme SimpleRNN, LSTM (Long Short-Term Memory) et GRU (Gated Recurrent Unit) pour traiter ces données.

Traitez les Données de Séquence avec SimpleRNN et LSTM

Les RNN sont conçus pour apprendre des dépendances dans des séquences de données. LSTM et GRU sont des variantes de RNN qui résolvent le problème de l’oubli dans des séquences longues.

Couches LSTM et GRU

LSTM et GRU sont des architectures de réseaux récurrents qui permettent de mieux gérer les dépendances à long terme dans des séries temporelles complexes.

Procédure d’Abandon Récurrent

Le dropout récurrent aide à prévenir le surapprentissage en supprimant aléatoirement certaines connexions lors de l’entraînement.

Extraction de Fonctionnalités : Préparer des Données Numériques, des Données d’Image et de Texte

Représentation des Données : Scalaires, Vecteurs et Matrices

Les données doivent être représentées sous des formes adaptées à l’apprentissage profond, souvent sous forme de matrices ou de vecteurs.

Importer, Préparer et Décrire des Données avec Pandas

Pandas est un outil essentiel pour le traitement des données en Python, permettant de charger, transformer et manipuler les données avant l’entraînement.

Visualisation des Données avec Matplotlib

Matplotlib permet de créer des graphiques pour mieux comprendre et visualiser les tendances et relations dans les données.

Traitement des Caractéristiques Qualitatives (One-Hot Coding)

Les variables qualitatives (catégorielles) sont souvent converties en valeurs numériques via des techniques comme le one-hot encoding.

Standardisation des Données

La standardisation des données permet de les mettre à une échelle commune pour améliorer la convergence lors de l’entraînement.

Réduire les Dimensions des Données

La réduction de dimensions, comme avec l’Analyse en Composantes Principales (ACP), permet de simplifier les données tout en préservant leurs caractéristiques essentielles.

Transformer des Fichiers Image

Des techniques comme la conversion en niveaux de gris, la mise à l’échelle ou la normalisation sont utilisées pour préparer les images pour l’entraînement.

Préparation des Données Texte : Vectoriseurs, Intégrations de Mots

Les données textuelles sont transformées en vecteurs à l’aide de techniques telles que TF-IDF ou des word embeddings comme Word2Vec ou GloVe.

Étude de Cas pour Répéter ce Qui a été Appris

L’étude de cas pratique permet de consolider les connaissances acquises pendant la formation, en appliquant les concepts à un problème réel, de la préparation des données à l’évaluation du modèle final.

Cette structure permet d’approfondir progressivement la compréhension et la pratique de l’apprentissage profond avec Keras, en couvrant les aspects théoriques et pratiques des différents types de réseaux de neurones et des techniques associées.