Deep Learning

Le Deep Learning est un type de Machine Learning qui traite les données pour détecter des objets, reconnaître des conversations, traduire des langues et prendre des décisions.

La différence entre Deep Learning et Machine Learning est que ce dernier nécessite des ensembles de données d'entraînement pour apprendre, tandis que le Deep Learning est plus autonome. Le processus de Machine Learning commence avec des données qui ont été préalablement traitées par un humain. Ce travail comprend la préparation des données, le nettoyage, le traitement des données manquantes, le feature engineering, l'étiquetage et la séparation des jeu de données et de test. Dans le cas du Deep Learning, le modèle nécessite une personne pour configurer la bonne couche neuronale et d'autres paramètres tels que le nombre de couches cachées, le taux d'apprentissage, la fonction d'activation, la taille du minibatch et le nombre d'époques. En raison de cette différence, les systèmes utilisant le Deep Learning devront être équipés de GPU (processeurs graphiques) très avancés d'une grande capacité de stockage.

Afin d'effectuer ces analyses, le système de Deep Learning s'appuie sur ses réseaux de neuron artificiels, qui sont une structure algorithmique à plusieurs couches. Les différentes couches des réseaux neuronaux servent de filtres, allant des éléments les plus généraux aux plus subtils, augmentant ainsi la probabilité de détecter et de générer un résultat correct.

Le Deep Learning repose sur l'utilisation de réseaux neuronaux artificiels. Voici les trois types les plus utilisés :

  • Les réseaux de neuron convolutifs, dont les applications comprennent la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel (NLP).
  • Les réseaux de neuron récurrents, dont les applications comprennent le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance de la parole, etc.
  • Les Generative Adversarial Networks, dont les applications incluent l'analyse d'images, de voix et de vidéos.
En savoir plus
Wikipedia

Articles associés

Deployez vos aplications IA conteneurisées avec nvidia-docker

Deployez vos aplications IA conteneurisées avec nvidia-docker

Catégories : Orchestration de conteneurs, Data Science | Tags : containerd, DevOps, Enseignement et tutorial, NVIDIA, Docker, Keras, TensorFlow

De plus en plus de produits et services prennent avantage des capacités de modélisation et prédiction des IA. Cet article présente l’outil nvidia-docker permettant d’intégrer des briques logiciels IA…

SOARES Robert Walid

Par SOARES Robert Walid

24 mars 2022

Adaltas Summit 2021, seconde édition sur l'Île de Beauté

Adaltas Summit 2021, seconde édition sur l'Île de Beauté

Catégories : Adaltas Summit 2021, Formation | Tags : Ansible, Hadoop, Spark, Azure, Blockchain, Deep Learning, Docker, Terraform, Kubernetes, Node.js

Pour sa seconde édition, l’ensemble de l’équipe Adaltas se réunit en Corse pour une semaine avec 2 jours dédiés à parler tech les 23 et 24 septembre 2021. Après une année et demi de restriction…

WORMS David

Par WORMS David

21 sept. 2021

Apache Liminal, quand le MLOps rencontre le GitOps

Apache Liminal, quand le MLOps rencontre le GitOps

Catégories : Big Data, Orchestration de conteneurs, Data Engineering, Data Science, Tech Radar | Tags : Data Engineering, CI/CD, Data Science, Deep Learning, Déploiement, Docker, GitOps, Kubernetes, Machine Learning, MLOps, Open source, Python, TensorFlow

Apache Liminal propose une solution clés en main permettant de déployer un pipeline de Machine Learning. C’est un projet open-source, qui centralise l’ensemble des étapes nécessaires à l’entrainement…

COINTEPAS Aargan

Par COINTEPAS Aargan

31 mars 2021

TensorFlow Extended (TFX) : les composants et leurs fonctionnalités

TensorFlow Extended (TFX) : les composants et leurs fonctionnalités

Catégories : Big Data, Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Beam, Data Engineering, Pipeline, CI/CD, Data Science, Deep Learning, Déploiement, Machine Learning, MLOps, Open source, Python, TensorFlow

La mise en production des modèles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL) est une tâche difficile. Il est reconnu qu’elle est plus sujette à l’échec et plus longue que la modélisation…

Suivi d'expériences avec MLflow sur Databricks Community Edition

Suivi d'expériences avec MLflow sur Databricks Community Edition

Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : Spark, Databricks, Deep Learning, Delta Lake, Machine Learning, MLflow, Notebook, Python, Scikit-learn

Introduction au Databricks Community Edition et MLflow Chaque jour, le nombre d’outils permettant aux Data Scientists de créer des modèles plus rapidement augmente. Par conséquent, la nécessité de…

KAFERLE DEVISSCHERE Petra

Par KAFERLE DEVISSCHERE Petra

10 sept. 2020

MLflow tutorial : une plateforme de Machine Learning (ML) Open Source

MLflow tutorial : une plateforme de Machine Learning (ML) Open Source

Catégories : Data Engineering, Data Science, Formation | Tags : AWS, Azure, Databricks, Deep Learning, Déploiement, Machine Learning, MLflow, MLOps, Python, Scikit-learn

Introduction et principes de MLflow Avec une puissance de calcul et un stockage de moins en moins chers et en même temps une collecte de données de plus en plus importante dans tous les domaines, de…

Introduction à Ludwig et comment déployer un modèle de Deep Learning via Flask

Introduction à Ludwig et comment déployer un modèle de Deep Learning via Flask

Catégories : Data Science, Tech Radar | Tags : Enseignement et tutorial, Deep Learning, Machine Learning, Machine Learning, Python

Au cours de la dernière décennie, les modèles de Machine Learning et de Deep Learning se sont révélés très efficaces pour effectuer une grande variété de tâches tels que la détection de fraudes, la…

SOARES Robert Walid

Par SOARES Robert Walid

2 mars 2020

Éviter les blocages dans les pipelines distribués de Deep Learning avec Horovod

Éviter les blocages dans les pipelines distribués de Deep Learning avec Horovod

Catégories : Data Science | Tags : GPU, Deep Learning, Horovod, Keras, TensorFlow

L’entraînement des modèles Deep Learning peut être grandement accéléré en utilisant un cluster de GPUs. Lorsqu’il s’agit de grandes quantités de données, effectuer des calculs distribués devient…

JOUET Grégor

Par JOUET Grégor

15 nov. 2019

Mise en production d'un modèle de Machine Learning

Mise en production d'un modèle de Machine Learning

Catégories : Big Data, Data Engineering, Data Science, DevOps & SRE | Tags : DevOps, Exploitation, IA, Cloud, Machine Learning, MLOps, On-premises, Schéma

“Le Machine Learning en entreprise nécessite une vision globale […] du point de vue de l’ingénierie et de la plateforme de données”, a expliqué Justin Norman lors de son intervention sur le…

RYNKIEWICZ Oskar

Par RYNKIEWICZ Oskar

30 sept. 2019

Installation de TensorFlow avec Docker

Installation de TensorFlow avec Docker

Catégories : Orchestration de conteneurs, Data Science, Formation | Tags : CPU, Jupyter, Linux, IA, Deep Learning, Docker, TensorFlow

TensorFlow est un logiciel open source de Google pour le calcul numérique utilisant une représentation en graph : Vertex (nodes) représentent des opérations mathématiques Edges représentent un tableau…

SAUVAGE Pierre

Par SAUVAGE Pierre

5 août 2019

Apprentissage par renforcement appliqué au jeu de Poker

Apprentissage par renforcement appliqué au jeu de Poker

Catégories : Data Science | Tags : Algorithme, Jeu, Q-learning, Deep Learning, Machine Learning, Réseau de neurones, Python

Dans cet article, nous présenterons le “Deep Reinforcement Learning”, et plus particulièrement l’algorithme de Deep Q Learning introduit par DeepMind il y a quelques années. Dans une seconde partie…

BLAZEJEWSKI Oscar

Par BLAZEJEWSKI Oscar

9 janv. 2019

Une semaine à discuter techno isolés dans un riad Marocain

Une semaine à discuter techno isolés dans un riad Marocain

Catégories : Adaltas Summit 2018, Formation | Tags : Flink, CDSW, Gatsby, React.js, Hadoop, Knox, Data Science, Deep Learning, Kubernetes, Node.js

Adaltas organise sa première conférence entre les 22 et 26 Octobre. Au programme de ces 5 jours de conférence : discuter de technologie dans l’un des plus beau riad de Marrakech. Mélanger l’utile à l…

WORMS David

Par WORMS David

11 oct. 2018

Nvidia et l'IA embarqué

Nvidia et l'IA embarqué

Catégories : Data Science | Tags : Caffe, GPU, NVIDIA, IA, Deep Learning, Edge computing, Keras, PyTorch, TensorFlow

Depuis un peu plus de quatre ans, beaucoup de sociétés investissent dans l’intelligence artificielle et plus particulièrement dans le Deep Learning et le Edge Computing. Alors que la théorie avance à…

HATI Yliess

Par HATI Yliess

10 oct. 2018

Deep learning sur YARN : lancer Tensorflow et ses amis sur des clusters Hadoop

Deep learning sur YARN : lancer Tensorflow et ses amis sur des clusters Hadoop

Catégories : Data Science | Tags : GPU, Hadoop, MXNet, Spark, Spark MLlib, YARN, Deep Learning, PyTorch, TensorFlow, XGBoost

Avec l’arrivée de Hadoop 3, YARN offre plus de possibilités dans la gestion des ressources. Il est désormais possible de lancer des traitements de Deep Learning sur des GPUs dans des espaces dédiés du…

BIANCHERIN Louis

Par BIANCHERIN Louis

24 juil. 2018

Lando : résumé de conversation en Deep Learning

Lando : résumé de conversation en Deep Learning

Catégories : Data Science, Formation | Tags : Micro Services, Open API, Deep Learning, Internship, Kubernetes, Réseau de neurones, Node.js

Lando : Les derniers maîtres des mots Lando est une application de résumé de réunion qui utilise les technologies de Speech To Text pour transcrire de l’audio en écrit et les technologies de Deep…

HATI Yliess

Par HATI Yliess

18 sept. 2018

Canada - Maroc - France

Nous sommes une équipe passionnée par l'Open Source, le Big Data et les technologies associées telles que le Cloud, le Data Engineering, la Data Science le DevOps…

Nous fournissons à nos clients un savoir faire reconnu sur la manière d'utiliser les technologies pour convertir leurs cas d'usage en projets exploités en production, sur la façon de réduire les coûts et d'accélérer les livraisons de nouvelles fonctionnalités.

Si vous appréciez la qualité de nos publications, nous vous invitons à nous contacter en vue de coopérer ensemble.

Support Ukrain