Deep Learning: Concepts et Avantages
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Questions and Answers

Quel est le principal facteur qui a motivé le développement du Deep Learning ?

  • L’augmentation des données disponibles grâce au Big Data et aux objets connectés. (correct)
  • L’échec des algorithmes traditionnels dans des tâches d’IA complexes comme la reconnaissance vocale et la reconnaissance d’objets. (correct)
  • Le succès des algorithmes de ML traditionnels dans les tâches comme la reconnaissance vocale et la reconnaissance d’objets.
  • L’augmentation de la puissance de calcul. (correct)
  • L’augmentation de l’apprentissage par renforcement.

    • Comment le Deep Learning diffère-t-il des algorithmes de ML traditionnels en terme d'extraction de caractéristiques ?

  • L’extraction de caractéristiques est effectuée automatiquement par l’algorithme en Deep Learning. (correct)
  • Le Deep Learning ne nécessite pas d’extraction de caractéristiques.
  • L’extraction de caractéristiques est toujours nécessaire pour l’apprentissage en profondeur.
  • Le Deep Learning est moins efficace que les autres algorithmes en termes de quantité de caractéristiques nécessaires.
  • Le Deep Learning utilise des algorithmes plus complexes pour l'extraction de caractéristiques.

    • Les méthodes d'apprentissage des réseaux de neurones artificiels, deep learning...

  • ...sont particulièrement efficaces pour les tâches de robotique.
  • ...sont inutiles pour le traitement des signaux et images.
  • ...sont souvent confondues avec l’Intelligence Artificielle. (correct)
  • ...ne fonctionnent que pour des petites quantités de données.
  • ...ne sont pas aussi efficaces que les algorithmes SVM pour les tâches de classification.

    • Quelle est la principale raison pour laquelle les méthodes d'apprentissage profond sont particulièrement bien adaptées au traitement des signaux et images ?

    <p>La disponibilité de grandes quantités de données d'entraînement pour ces types de tâches. (A)</p> Signup and view all the answers

    Quel est le lien entre le deep learning et le Big Data?

    <p>Le Big Data peut fournir de grandes bases de données nécessaires pour entraîner des modèles de deep learning. (A)</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qui différencie l'apprentissage profond d'autres algorithmes d'apprentissage automatique ?

    <p>L'utilisation de réseaux de neurones avec plusieurs couches. (D)</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'un des avantages significatifs du Deep Learning par rapport aux algorithmes d’apprentissage automatique traditionnels ?

    <p>Le Deep Learning peut automatiquement extraire des caractéristiques à partir de données brutes. (B)</p> Signup and view all the answers

    Si vous êtes confronté à un problème d'apprentissage automatique avec une grande quantité de données non structurées, quelle approche serait la plus appropriée ?

    <p>Une méthode d'apprentissage profond. (E)</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce que la méthode de la rétropropagation du gradient signifie en statistique ?

    <p>Une méthode pour trouver le minimum d'une fonction (A)</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la méthode de rétropropagation du gradient en Deep Learning ?

    <p>Une méthode pour trouver le minimum d'une fonction de coût (B)</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle du pooling dans les CNN ?

    <p>Réduire la dimensionnalité de l'image (A)</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la principale contribution de GoogLeNet ?

    <p>L'utilisation du module Inception (B)</p> Signup and view all the answers

    Quelle est la formule de la fonction de convolution des deux variables x et w : f(i,j) = x*w(i,j) ?

    <p>f(i,j) = ∑_{k=1}^{n} x(i-k,j-k) * w(k,k) (B)</p> Signup and view all the answers

    Que signifie la convolution dans les réseaux de neurones ?

    <p>Appliquer un filtre à une image (A)</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qu'un tenseur dans PyTorch ?

    <p>Un tableau multidimensionnel de nombres (A)</p> Signup and view all the answers

    Quel est le réseau de neurones convolutif qui a gagné le défi ImageNet ILSVRC en 2015?

    <p>ResNet (A)</p> Signup and view all the answers

    Quels sont quelques domaines d'échec du Machine Learning ?

    <p>Prévision météorologique (A), Identification d'images complexes (C), Analyse de sentiments (D)</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi le Deep Learning n’a-t-il pas donné de satisfaction au départ ?

    <p>Manque de données (A), Limites de puissance de calcul (D)</p> Signup and view all the answers

    Quels éléments ont contribué à la croissance de la puissance de calcul entre 2000 et 2019 ?

    <p>Apparition des GPUs (A), Loi de Moore (C)</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont quelques démonstrations de réussite du Deep Learning ?

    <p>Reconnaissance d'objets (A), Jeux vidéo (C)</p> Signup and view all the answers

    Quel algorithme a été proposé par Mc Culloch et Pitts en 1943 ?

    <p>Neurone formel (D)</p> Signup and view all the answers

    Quelles sont les raisons de la croissance des jeux de données entre 2000 et 2019 ?

    <p>Diminution du coût des capteurs (A), Augmentation de la connectivité internet (B), Utilisation accrue des réseaux sociaux (C)</p> Signup and view all the answers

    Quel est un des principaux domaines de succès du Deep Learning ?

    <p>Traitement d'images (C)</p> Signup and view all the answers

    Quel schéma est associé au perceptron de Rosenblatt ?

    <p>Unité unique de traitement (B)</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'un des inconvénients de Theano?

    <p>API bas niveau (A)</p> Signup and view all the answers

    Quel cadre est considéré comme une version moderne de Theano?

    <p>TensorFlow (D)</p> Signup and view all the answers

    Quel framework est principalement utilisé pour construire des modèles avec une interface intuitive?

    <p>Keras (C)</p> Signup and view all the answers

    Qui a développé le framework PyTorch?

    <p>Facebook (D)</p> Signup and view all the answers

    Qui a créé Keras?

    <p>Francis Chollet (D)</p> Signup and view all the answers

    Quel framework est connu pour son support des graphes de calcul dynamiques?

    <p>PyTorch (C)</p> Signup and view all the answers

    Quel est un inconvénient de TensorFlow?

    <p>Plus lent que certains autres frameworks (A)</p> Signup and view all the answers

    Quel des éléments suivants n'est pas un avantage de Theano?

    <p>Interface intuitive (C)</p> Signup and view all the answers

    Quel est le but principal de la rétropropagation du gradient?

    <p>Corriger les erreurs selon l'importance de la contribution de chaque élément (B)</p> Signup and view all the answers

    Comment les poids synaptiques sont-ils modifiés lors de la rétropropagation?

    <p>Les poids contribuant le plus à une erreur subissent des modifications plus importantes (A)</p> Signup and view all the answers

    Quelle théorie mathématique est souvent utilisée dans la rétropropagation du gradient?

    <p>La règle de chaînes (A)</p> Signup and view all the answers

    Quel est un exemple de sortie lors du passage avant avec des valeurs x=2 et y=3?

    <p>Le produit de x et y est 6 (D)</p> Signup and view all the answers

    Quelle affirmation sur la descente du gradient est correcte?

    <p>Elle cherche à minimiser la fonction de coût (C)</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle du gradient dans l'apprentissage supervisé?

    <p>Il indique la direction et la vitesse de mise à jour des poids (D)</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'effet d'une mise à jour insuffisante des poids dans un réseau de neurones?

    <p>Le modèle risque de ne pas apprendre correctement (C)</p> Signup and view all the answers

    Pourquoi les poids sont-ils ajustés de manière différente lors de la rétropropagation du gradient?

    <p>Pour refléter leur contribution respective aux erreurs (C)</p> Signup and view all the answers

    Quel est un avantage de l'apprentissage par descente de gradient?

    <p>Il est flexible et peut s'appliquer à divers modèles (A)</p> Signup and view all the answers

    Quel est le principal avantage du deep learning dans le traitement d'images?

    <p>Il offre généralement de meilleures performances que les humains. (B)</p> Signup and view all the answers

    Quel problème fait partie des défis que le deep learning cherche à résoudre?

    <p>La vision par ordinateur. (B)</p> Signup and view all the answers

    Quel est le rôle des couches cachées dans un réseau de neurones multicouche?

    <p>Elles introduisent des non-linéarités entre les couches. (A)</p> Signup and view all the answers

    Quel était l'objectif principal du perceptron proposé par Rosenblatt en 1957?

    <p>Effectuer des décisions binaires à l'aide d'un séparateur linéaire. (A)</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce que le 'mapping des caractéristiques' dans les réseaux de neurones?

    <p>La transformation des données d'entrée en représentations abstraites. (D)</p> Signup and view all the answers

    Dans un perceptron multicouche, combien de cellules de sortie sont nécessaires pour la reconnaissance de chiffres?

    <p>Une par classe. (C)</p> Signup and view all the answers

    Quel concept majeur a émergé dans les années 80 en matière de réseaux de neurones?

    <p>Les perceptrons multicouches avec non-linéarités. (C)</p> Signup and view all the answers

    Quelle méthode n'est pas considérée comme une avancée des années 90 dans l'apprentissage statistique?

    <p>Perceptrons multicouches. (A)</p> Signup and view all the answers

    Quel type de systèmes étaient les premiers à adopter des réseaux de neurones dans les années 90?

    <p>Applications industrielles. (D)</p> Signup and view all the answers

    Quel élément n'est pas pris en compte dans le fonctionnement d'un réseau de neurones?

    <p>L'ensemble des données historiques. (A)</p> Signup and view all the answers

    Qu'est-ce qui distingue le deep learning des approches traditionnelles d'apprentissage automatique?

    <p>La profondeur et la complexité des réseaux. (D)</p> Signup and view all the answers

    Quel est l'impact des conditions variables sur les systèmes de traitement d'images?

    <p>Cela complique l'apprentissage et la classification. (A)</p> Signup and view all the answers

    Comment les réseaux de neurones traitent-ils des problèmes en grande dimension?

    <p>Ils utilisent des non-linéarités et des architectures profondes. (B)</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    Deep Learning Cours

    • Le cours porte sur le Deep Learning
    • Le plan du cours est divisé en plusieurs parties :
      • Introduction au Deep Learning (applications au traitement d'images et vidéos, principes généraux et histoire du connexionnisme)
      • Perceptrons multi-couches (exemples en 2 dimensions)
      • Apprentissage par descente du gradient
      • Réseaux à convolutions
      • Réseaux récurrents

    Pourquoi le deep learning?

    • Les algorithmes ML existants fonctionnent bien pour de nombreuses tâches, mais ont échoué à résoudre des problèmes majeurs d'IA, comme la reconnaissance vocale et la reconnaissance d'objets.
    • Le développement du deep learning a été motivé en partie par l'échec des méthodes traditionnelles dans ces domaines.
    • L'explosion du Big Data et les progrès des puissances de calcul ont permis de comprendre le potentiel du deep learning.

    Autre différence avec les algorithmes de ML traditionnelles

    • L'extraction de caractéristiques était, auparavant, effectuée manuellement, étant une étape fastidieuse et demandant un spécialiste du domaine.
    • Le deep learning effectue l'extraction de caractéristiques automatiquement.

    Introduction au Deep Learning

    • Les méthodes d'apprentissage de réseaux de neurones artificiels sont devenues très populaires, au point qu'elles sont confondues avec l'intelligence artificielle.
    • Ces méthodes sont très bien adaptées pour le traitement de signaux et d'images avec des quantités de données importantes.

    Succès du Deep Learning

    • Traduction automatique
    • Reconnaissance de texte écrit
    • Reconnaissance de la parole
    • Lecture sur les lèvres
    • Traitement d'images photographiques
    • Synthèse d'images à partir de descriptions textuelles
    • Véhicules autonomes
    • Découvertes de nouvelles molécules en oncologie
    • Apprentissage par un robot
    • Joueur artificiel de jeux vidéos
    • Lecture de lames d'anatomo-pathologie

    Applications du Deep Learning - Traitement d'images / Vidéos

    • Colorisation d'images en niveaux de gris en images couleur
    • Super-résolution d'images basse résolution
    • Estimation de la pose
    • Synthèse de vidéos

    Décrire des photos

    • Décrire le contenu d'une image avec des mots ou des phrases.

    Analyse de comportement, surveillance

    • Analyser les comportements en temps réel.
    • Détecter et suivre les mouvements

    Traduire (sur des images)

    • Détecter, traduire et remplacer le texte dans les images.

    Lire sur les lèvres

    • LipNet arrive à lire 93% des phrases, surpassant le taux atteint par les humains entrainés, dont le score est de 52%.

    Peinture artistiques

    • Générer des peintures selon un style à partir d'une photo

    Véhicules autonomes

    • Le deep learning est utilisé dans le domaine des véhicules autonomes.

    Des progrès rapides et des performances impressionnantes

    • Le deep learning a permis de résoudre des problèmes complexes, tels que la vision et les jeux de Go, qui étaient considérés auparavant comme difficiles à résoudre.
    • Dans de nombreux cas, les systèmes artificiels ont atteint ou dépassé les performances des humains.

    Composer des fonctions : réseau multicouche profond

    • Un réseau multicouche profond est composé d'une succession de couches, chacune appliquant une fonction.
    • Le réseau prend des données en entrée, les traite couche par couche jusqu'à obtenir une sortie.

    Approches de l'apprentissage

    • Différentes approches de l'apprentissage
    • Apprentissage classique
    • Apprentissage basé sur des règles
    • Apprentissage profond

    1957 : le perceptron

    • Rosenblatt propose le perceptron pour la classification.
    • Le perceptron est un classificateur linéaire dans l'espace d'entrée.

    Années 80 : perceptrons multi-couches

    • Les perceptrons multi-couches (MLP) peuvent prendre des décision en fonction de plusieurs couches.
    • On utilise des non linéarités entre les couches.

    Années 90

    • Avancées en théorie et applications de l'apprentissage statistique ( SVM, approches bayésiennes)
    • Apparition des premières applications industrielles des réseaux de neurones (LeNet, codes postaux).

    Années 2000-2019 : croissance de la taille des jeux de données

    • Une augmentation significative de la taille des données utilisées pour l'apprentissage des réseaux de neurones profonds.

    Années 2000-2019 : croissance de la puissance de calcul

    • Amélioration significative des puissances de calcul.
    • Apparition de nouveaux matériels (GPU, ASICS).

    Quelques dates et quelques noms

    • Dates clés et des personnalités importantes dans le domaine du deep learning.

    2010 : Deep learning

    • Date à laquelle le deep learning connait un renouveau.

    Années 2010-2019 : nombreuses applications

    • Les différentes applications actuelles associées au deep learning.
    • Enjeux économiques et sociétaux

    Inspiration biologique

    • L'architecture inspiré du cerveau humain.

    Qu'est-ce qu'un neurone ?

    • Description d'un neurone biologique simplifiée.

    Anatomie d'un réseau multicouche (MLP)

    • Structure d'un réseau multicouche.
    • Couches d'entrée, caches et de sortie

    Perceptron multicouche (MLP)

    • Des modèles puissants capables d'approximer n'importe quelle fonction d'un ensemble compact vers un autre aussi bien qu'on le désire avec un nombre suffisant de neurones sur la couche cachée et une sortie linéaire.

    Types de réseaux de neurones profonds

    • MLP
    • CNN
    • RNN

    Neurone et fonction de transfert ReLU

    • Fonction d'activation Rectified Linear Unit (ReLU).
    • Calcul de l'état d'un neurone.

    Exemples en 2 dimensions

    • Démonstrations pratiques en 2D.

    Apprentissage par descente du gradient

    • Généralités sur l'optimisation, trouver les bons paramètres pour un modèle.
    • Calcul d'un gradient, exemples d'optimisation.
    • Mini batch training
    • Batch training (Stochastic Gradient Descent)
    • Fonction de coût: MSE (Mean Square Error)

    Optimisation 1d

    • Graphiques 1D et optimisation.

    Exemple : optimisation MSE modèle linéaire

    • Exemple d'implémentation d'un apprentissage par descente de gradient en 1D.
    • Implementation de la fonction de coût MSE.

    Rétropropagation du gradient

    • Démonstration de la rétropropagation
    • Comprendre les liens de causalités causés par une fonction composée.

    Computational Graph

    • Représentation graphique du calcul, afin de calculer le gradient d'une fonction composée.

    Exercice

    • Exemple pratique

    Présentation PyTorch

    • Utilisation et avantages du framework PyTorch.

    Les tenseurs

    • Explication de la structure tensorielle

    Installation de PyTorch

    Résumé

    • Points importants sur le Deep Learning.

    Plan du cours

    • Architecture de reseau multicouche.
    • Outils logiciel
    • Outils de calcul

    Couches complètement connectées

    • Les différentes couches associées à un réseau multicouche

    Réseau de neurones convolutif

    • Le deep learning en reconnaissance d'images et de vidéos.
    • Convolution mathématique.
    • Couche à convolution, convolution 2D, exemples

    Couches de pooling

    • Processus de réduction de taille des données dans un réseau convolutif.
    • Moyenne et maximum pooling

    Couche ReLU (rappel)

    • Fonction d'activation

    Fonctions d'activations (Rappel)

    • Définir différentes fonctions d'activation.

    Couche de pooling

    • Comprendre et définir les différentes couches incluses dans un réseau convolutif.

    Architecture multicouche

    • Architecture d'un réseau multicouche incluant les couches de convolutions, de pooling ainsi que la couche de classification.

    Couche entièrement connectée

    • La description de la couche entièrement connectée associée au réseau multicouche.

    Exemple : GoogleLeNet

    • Architecture d'un réseau de neurones convolutif GoogleLeNet

    Exemple de réseau de neurones récurrents

    • RNN

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    Description

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