Apprendre le Deep Learning

Machine Learning

Deep Learning

• Definition: A subset of machine learning that involves the use of artificial neural networks to model and solve complex problems.
• Types of Deep Learning:
  • Supervised: Training data is labeled and the model learns to map inputs to outputs.
  • Unsupervised: Training data is unlabeled and the model learns to identify patterns or relationships.
  • Reinforcement: Model learns through trial and error by interacting with an environment.
• Key Architectures:
  • Feedforward Networks: Information flows only in one direction, from input layer to output layer.
  • Recurrent Neural Networks (RNNs): Information flows in a loop, allowing the model to keep track of state.
  • Convolutional Neural Networks (CNNs): Designed to process data with grid-like topology, such as images.

Natural Language Processing (NLP)

• Definition: A subfield of machine learning that focuses on the interaction between computers and humans in natural language.
• Key Tasks:
  • Language Modeling: Predicting the next word in a sequence of text.
  • Text Classification: Assigning a category or label to a piece of text (e.g. spam vs. non-spam emails).
  • Sentiment Analysis: Determining the emotional tone or sentiment behind a piece of text.
• Key Techniques:
  • Tokenization: Breaking down text into individual words or tokens.
  • Named Entity Recognition (NER): Identifying named entities in text, such as people, places, and organizations.
  • Part-of-Speech (POS) Tagging: Identifying the grammatical category of each word in a sentence.

Computer Vision

• Definition: A subfield of machine learning that focuses on enabling computers to interpret and understand visual data from the world.
• Key Tasks:
  • Image Classification: Assigning a label or category to an image.
  • Object Detection: Identifying and locating objects within an image.
  • Image Segmentation: Dividing an image into its constituent parts or objects.
• Key Techniques:
  • Convolutional Neural Networks (CNNs): Designed to process data with grid-like topology, such as images.
  • Transfer Learning: Using a pre-trained model on a new task or dataset.
  • Data Augmentation: Artificially increasing the size of a dataset by applying transformations to existing images.

Apprentissage Automatique

Apprentissage Profond

• Définition : Sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui implique l'utilisation de réseaux de neurones artificiels pour modéliser et résoudre des problèmes complexes.
• Types d'apprentissage profond :
  • Supervisé : Les données d'entraînement sont étiquetées et le modèle apprend à mapper les entrées vers les sorties.
  • Non supervisé : Les données d'entraînement ne sont pas étiquetées et le modèle apprend à identifier les modèles ou les relations.
  • Renforcement : Le modèle apprend par essai et erreur en interagissant avec un environnement.
• Architectures clés :
  • Réseaux de neurones feedforward : L'information circule uniquement dans une direction, du système de neurones à la couche de sortie.
  • Réseaux de neurones récurrents (RNNs) : L'information circule en boucle, ce qui permet au modèle de conserver l'état.
  • Réseaux de neurones convolutionnels (CNNs) : Conçus pour traiter des données avec une topologie en grille, comme les images.

Traitement du Langage Naturel (NLP)

• Définition : Sous-domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur l'interaction entre les ordinateurs et les humains dans le langage naturel.
• Tâches clés :
  • Modélisation du langage : Prédire le mot suivant dans une séquence de texte.
  • Classification de texte : Assigner une catégorie ou étiquette à un texte (par exemple, courriels spam ou non-spam).
  • Analyse d'opinion : Déterminer le ton émotionnel ou l'opinion derrière un texte.
• Techniques clés :
  • Tokenization : Diviser le texte en mots ou jetons individuels.
  • Reconnaissance d'entités nommées (NER) : Identifier les entités nommées dans le texte, comme les personnes, les lieux et les organisations.
  • Étiquetage des parties du discours (POS) : Identifier la catégorie grammaticale de chaque mot dans une phrase.

Vision par Ordinateur

• Définition : Sous-domaine de l'apprentissage automatique qui se concentre sur la capacité des ordinateurs à interpréter et comprendre les données visuelles du monde.
• Tâches clés :
  • Classification d'image : Assigner une étiquette ou une catégorie à une image.
  • Détection d'objets : Identifier et localiser les objets dans une image.
  • Ségmentation d'image : Diviser une image en ses parties ou objets constitutifs.
• Techniques clés :
  • Réseaux de neurones convolutionnels (CNNs) : Conçus pour traiter des données avec une topologie en grille, comme les images.
  • Apprentissage par transfert : Utiliser un modèle pré-entraîné sur une nouvelle tâche ou ensemble de données.
  • Augmentation de données : Augmenter artificiellement la taille d'un ensemble de données en appliquant des transformations à des images existantes.