Apprentissage Automatique et Réseaux Neuronaux - page 63
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Comment Netflix recommande-t-il des films ? Factorisation matricielle
Comment Netflix recommande-t-il des films ? Factorisation matricielle
Les systèmes de recommandation sont des applications très fascinantes de l'apprentissage automatique qui sont largement utilisées par des plateformes comme YouTube et Netflix. Ces systèmes analysent les données des utilisateurs et utilisent divers algorithmes pour suggérer des films et des vidéos qui correspondent aux préférences des utilisateurs. Une méthode populaire utilisée dans ces systèmes est appelée factorisation matricielle.
Pour comprendre comment fonctionne la factorisation matricielle, considérons un scénario hypothétique dans l'univers Netflix. Nous avons quatre utilisateurs : Anna, Betty, Carlos et Dana, et cinq films : Film 1, Film 2, Film 3, Film 4 et Film 5. Les utilisateurs évaluent les films sur une échelle de une à cinq étoiles, et le but est de prédire ces cotes.
Nous créons un tableau où les lignes représentent les utilisateurs et les colonnes représentent les films. Chaque entrée du tableau correspond à la note d'un utilisateur pour un film particulier. Par exemple, si Anna attribue au Film 5 quatre étoiles sur cinq, nous enregistrons cette note dans le tableau sous la ligne d'Anna et la colonne du Film 5.
Considérons maintenant la question de savoir comment les humains se comportent en termes de préférences cinématographiques. Nous examinons trois tableaux différents pour déterminer lequel est le plus réaliste. Le premier tableau suppose que tous les utilisateurs évaluent tous les films avec un score de 3, ce qui n'est pas réaliste car il suppose que tout le monde a les mêmes préférences. Le troisième tableau se compose d'évaluations aléatoires, qui ne reflètent pas non plus avec précision le comportement humain. Cependant, le deuxième tableau, qui présente des dépendances entre les lignes et les colonnes, semble être la représentation la plus réaliste.
En analysant le deuxième tableau, nous observons des dépendances telles que des utilisateurs ayant des préférences similaires et des films avec des notes similaires. Par exemple, les première et troisième lignes du tableau sont identiques, ce qui indique qu'Anna et Carlos ont des préférences très similaires. Cette similitude permet à Netflix de les traiter comme la même personne lors de la formulation de recommandations. Nous remarquons également que les colonnes 1 et 4 sont identiques, ce qui suggère que le film 1 et le film 4 pourraient être similaires en termes de contenu ou d'attrait. De plus, nous trouvons une dépendance entre trois lignes, où les valeurs des deuxième et troisième lignes peuvent être additionnées pour obtenir les valeurs de la quatrième ligne. Cette dépendance implique que les préférences d'un utilisateur peuvent être dérivées des préférences d'autres utilisateurs. Ces dépendances, bien qu'elles ne soient pas toujours explicitement explicables, fournissent des informations précieuses qui peuvent être exploitées dans les systèmes de recommandation.
Pour utiliser ces dépendances et faire des prédictions de notation, la factorisation matricielle entre en jeu. La factorisation matricielle consiste à décomposer une grande matrice complexe en le produit de deux matrices plus petites. Dans ce cas, la grande matrice représente le tableau d'évaluation des films par l'utilisateur, tandis que les petites matrices représentent les préférences des utilisateurs et les fonctionnalités des films.
Pour trouver ces deux matrices plus petites, nous introduisons des fonctionnalités telles que la comédie et l'action pour les films. Chaque film est classé en fonction de son niveau de comédie et d'action. De même, les utilisateurs sont associés à leurs préférences pour ces fonctionnalités. Le produit scalaire est ensuite utilisé pour prédire les classements en tenant compte de l'affinité d'un utilisateur pour certaines fonctionnalités et des classements des fonctionnalités d'un film. Par exemple, si un utilisateur aime la comédie mais n'aime pas l'action et qu'un film a des notes élevées pour la comédie mais des notes faibles pour l'action, le calcul du produit scalaire se traduira par une note qui correspond aux préférences de l'utilisateur.
En appliquant ce calcul de produit scalaire à chaque combinaison utilisateur-film, nous pouvons générer des évaluations prédites et remplir les entrées manquantes dans le tableau des évaluations. Ce processus nous permet d'exprimer la matrice d'origine comme un produit des deux plus petites matrices, réalisant une factorisation matricielle.
Il convient de noter que les dépendances que nous avons découvertes précédemment entre les lignes et les colonnes sont toujours présentes dans les matrices factorisées. Par exemple, la similitude entre Anna et Carlos se reflète dans la similitude de leurs lignes correspondantes dans la matrice des fonctionnalités utilisateur. De même, les films avec des classements similaires présentent une similitude dans leurs scores de fonctionnalités dans la matrice des fonctionnalités du film. De plus, des relations plus complexes peuvent être observées, telles que la relation entre les utilisateurs et les films via leurs préférences partagées pour certaines fonctionnalités.
Une fois que nous avons obtenu les matrices factorisées représentant les préférences des utilisateurs et les caractéristiques des films, nous pouvons les exploiter pour faire des recommandations personnalisées. Pour un utilisateur donné, nous pouvons comparer ses préférences dans la matrice des fonctionnalités de l'utilisateur avec les scores des fonctionnalités de tous les films de la matrice des fonctionnalités du film. En calculant le produit scalaire entre le vecteur de préférences de l'utilisateur et le vecteur de caractéristiques de chaque film, nous pouvons déterminer la note prévue pour cette paire utilisateur-film. Ces évaluations prédites servent de base pour recommander des films à l'utilisateur.
Pour illustrer cela, considérons Anna comme notre utilisateur cible. Nous extrayons les préférences d'Anna de la matrice des fonctionnalités de l'utilisateur et les comparons aux scores des fonctionnalités de tous les films de la matrice des fonctionnalités du film. En calculant le produit scalaire entre le vecteur de préférences d'Anna et le vecteur de caractéristiques de chaque film, nous obtenons une liste des notes prédites pour Anna. Plus la note prévue est élevée, plus Anna appréciera probablement ce film en particulier. Sur la base de ces notes prédites, nous pouvons générer une liste classée de recommandations de films pour Anna.
Il est important de noter que la précision de ces recommandations dépend de la qualité de la factorisation et de la représentation des caractéristiques. Si le processus de factorisation capture les modèles sous-jacents et les dépendances dans les classements des films par les utilisateurs, et si les fonctionnalités représentent efficacement les caractéristiques des films et les préférences des utilisateurs, les recommandations sont plus susceptibles d'être pertinentes et alignées sur les goûts de l'utilisateur.
La factorisation matricielle n'est qu'une des nombreuses techniques utilisées dans les systèmes de recommandation, et elle s'est avérée efficace pour capturer les facteurs latents et générer des recommandations personnalisées. Des plates-formes comme Netflix et YouTube exploitent ces techniques pour améliorer l'expérience utilisateur en suggérant du contenu que les utilisateurs sont susceptibles d'apprécier en fonction de leurs interactions et préférences précédentes.
La factorisation matricielle est une approche puissante dans les systèmes de recommandation qui décompose une matrice de notation utilisateur-film en deux matrices plus petites représentant les préférences de l'utilisateur et les fonctionnalités du film. En capturant les dépendances et les modèles dans les données, il permet la génération de prédictions précises et de recommandations personnalisées.
Allocation latente de Dirichlet (Partie 1 de 2)
Allocation latente de Dirichlet (Partie 1 de 2)
Bonjour, je suis Luis Serrano, et ceci est la première de deux vidéos sur l'Allocation Dirichlet Latente (LDA). LDA est un algorithme utilisé pour trier les documents en rubriques. Considérons un corpus de documents, comme des articles de presse, où chaque article est associé à un ou plusieurs sujets. Cependant, nous ne connaissons pas les sujets à l'avance, seulement le texte des articles. L'objectif est de développer un algorithme capable de catégoriser ces documents en thèmes.
Pour illustrer le concept, prenons un petit exemple avec quatre documents contenant chacun cinq mots. Pour simplifier, supposons qu'il n'y ait que quatre mots possibles dans notre langue : "balle", "planète" (ou "galaxie"), "référendum" et trois sujets possibles : science, politique et sport.
Sur la base des mots dans les documents, nous pouvons attribuer des sujets à chaque document. Par exemple, le premier document contient les mots "balle" et "galaxie", ce qui suggère un sujet sportif. Le deuxième document comprend le mot "référendum", qui indique un sujet politique. Le troisième document contient les mots "planète" et "galaxie", indiquant un sujet scientifique. Le quatrième document est ambigu mais contient les mots "planète" et "galaxie", suggérant également un sujet scientifique.
Cependant, cette catégorisation est basée sur notre compréhension des mots en tant qu'humains. L'ordinateur, quant à lui, ne sait que si les mots sont identiques ou différents et s'ils apparaissent dans le même document. C'est là que l'allocation latente de Dirichlet entre en jeu.
LDA adopte une approche géométrique pour catégoriser les documents en sujets. Imaginez un triangle avec des coins représentant les sujets (science, politique et sport). Le but est de placer les documents à l'intérieur de ce triangle, à proximité des sujets correspondants. Certains documents peuvent se situer à la limite entre deux sujets s'ils contiennent des mots liés aux deux sujets.
LDA peut être considéré comme une machine qui génère des documents. Il a des paramètres et des engrenages. En ajustant les paramètres, nous pouvons contrôler la sortie de la machine. Les engrenages représentent le fonctionnement interne de la machine. Lorsque la machine génère un document, il se peut qu'il ne s'agisse pas du document original mais d'une combinaison aléatoire de mots.
Pour trouver les meilleurs paramètres pour la machine, nous exécutons plusieurs instances de celle-ci et comparons les documents générés avec ceux d'origine. Les réglages qui produisent les documents les plus proches des originaux, bien qu'avec une faible probabilité, sont considérés comme les meilleurs. A partir de ces paramètres, nous pouvons extraire les sujets.
Le schéma directeur de la machine, tel qu'il est décrit dans la littérature, peut sembler complexe au premier abord. Cependant, si nous le décomposons, il se compose de distributions de Dirichlet (les paramètres) et de distributions multinomiales (les engrenages). Ces distributions nous aident à générer des sujets et des mots dans les documents.
Les distributions de Dirichlet peuvent être imaginées comme des distributions de points à l'intérieur d'une forme géométrique. Par exemple, dans une forme triangulaire, les points représentent la répartition des sujets dans les documents. La distribution est affectée par des paramètres qui contrôlent si les points gravitent vers les coins (sujets) ou vers le centre.
Les distributions multinomiales, quant à elles, représentent la distribution des mots dans chaque sujet. Les points à l'intérieur d'une forme géométrique, comme un tétraèdre, indiquent la combinaison de mots pour un sujet particulier.
LDA combine ces distributions pour générer des documents. La probabilité d'apparition d'un document est calculée à l'aide d'une formule impliquant les paramètres et les engrenages de la machine.
LDA est un algorithme qui permet de classer les documents en rubriques. Il utilise des distributions géométriques pour représenter les relations entre les documents, les sujets et les mots. En ajustant les paramètres de la machine, nous pouvons générer des documents qui ressemblent étroitement aux originaux. A partir de ces paramètres, nous pouvons extraire les sujets.
Allocation latente de Dirichlet : Échantillonnage de Gibbs (Partie 2 sur 2)
Allocation latente de Dirichlet : Échantillonnage de Gibbs (Partie 2 sur 2)
Bonjour, je suis Luis Serrano, et dans cette vidéo, je vais vous montrer comment former un modèle d'allocation de Dirichlet latent (LDA) à l'aide de l'échantillonnage de Gibbs. Cette vidéo est la deuxième partie d'une série en deux parties. Dans la première vidéo, nous avons expliqué ce qu'est LDA et exploré plus en détail les distributions de Dirichlet. Cependant, regarder la première vidéo n'est pas nécessaire pour comprendre celle-ci.
Faisons un bref récapitulatif du problème que nous essayons de résoudre. Nous avons une collection de documents, tels que des articles de presse, et chaque document peut être associé à un ou plusieurs sujets, comme la science, la politique ou le sport. Cependant, nous ne connaissons pas les sujets des documents, seulement le texte qu'ils contiennent. Notre objectif est de regrouper ces articles par sujet en fonction uniquement de leur texte à l'aide de LDA.
Dans la vidéo précédente, nous avons examiné un exemple avec quatre documents et un vocabulaire limité composé de quatre mots : "bal", "planète", "galaxie" et "référendum". Nous avons attribué des couleurs (représentant les sujets) à chaque mot et observé que la plupart des articles étaient principalement associés à un seul sujet. Nous avons également remarqué que les mots avaient tendance à être principalement associés à un sujet spécifique.
Pour résoudre ce problème à l'aide de LDA, nous devons attribuer des sujets à la fois aux mots et aux documents. Chaque mot peut être affecté à plusieurs sujets, et chaque document peut également avoir plusieurs sujets. Notre objectif est de trouver une affectation des sujets aux mots qui rende chaque document aussi monochromatique que possible et chaque mot principalement monochromatique. De cette façon, nous pouvons regrouper les articles efficacement sans nous fier aux définitions de mots ou de sujets.
Maintenant, plongeons dans la résolution de ce problème en utilisant l'échantillonnage de Gibbs. Imaginez organiser une pièce en désordre sans connaître la position générale des objets. Vous ne pouvez compter que sur la façon dont les objets doivent être placés les uns par rapport aux autres. De même, nous organiserons les mots en attribuant des couleurs une à la fois, en supposant que toutes les autres affectations sont correctes.
Initialement, nous commençons par une attribution aléatoire de couleurs aux mots. Ensuite, nous améliorons itérativement l'affectation en choisissant un mot au hasard et en lui réattribuant une couleur en fonction des autres affectations. Par exemple, si nous sélectionnons le mot "boule" et supposons que toutes les autres affectations sont correctes, nous déterminons la meilleure couleur pour "boule" en tenant compte de sa prévalence dans le document et de sa prévalence parmi toutes les apparitions du mot. Nous multiplions les probabilités associées à chaque couleur et choisissons la couleur avec le résultat le plus élevé.
En répétant ce processus pour chaque mot, nous améliorons progressivement l'attribution des couleurs aux mots, rendant les articles plus monochromatiques et les mots majoritairement monochromatiques. Bien que cet algorithme ne garantisse pas la solution parfaite, il résout efficacement le problème sans s'appuyer sur des définitions de mots ou de sujets.
Dans la partie restante de la vidéo, je fournirai plus de détails sur la façon de résoudre ce problème en utilisant l'échantillonnage de Gibbs. En organisant la pièce un objet à la fois, nous pouvons transformer une pièce en désordre en une pièce propre. De même, en attribuant des couleurs aux mots un par un, nous pouvons effectivement former un modèle LDA en utilisant l'échantillonnage de Gibbs.
Continuons donc avec notre algorithme d'échantillonnage de Gibbs. Nous avons coloré le mot "boule" dans le premier document en rouge en fonction de la prévalence des mots rouges dans le document et de la prévalence de la coloration rouge pour le mot "boule" dans tous les documents. Passons maintenant au mot suivant et répétons le processus.
Le mot suivant est "galaxie" dans le premier document. Encore une fois, en supposant que tous les autres mots sont correctement colorés, nous considérons les couleurs bleu, vert et rouge comme candidats pour le mot "galaxie". Maintenant, comptons le nombre de mots bleus, verts et rouges dans le premier document. Nous constatons qu'il y a un mot bleu, un mot vert et un mot rouge. Étant donné que les trois couleurs sont également représentées, nous n'avons pas de gagnant clair basé sur le document un seul.
Ensuite, concentrons-nous uniquement sur le mot "galaxie" dans tous les documents. En comptant les occurrences, on trouve deux mots bleus, deux mots verts et deux mots rouges. Encore une fois, il n'y a pas de couleur majoritaire claire pour le mot "galaxie" dans tous les documents.
Dans ce cas, on peut attribuer aléatoirement une couleur au mot "galaxie" ou choisir une couleur par défaut. Disons que nous lui attribuons au hasard la couleur bleue. Maintenant, nous avons mis à jour la couleur du mot "galaxie" dans le document un en bleu.
Nous répétons ce processus pour tous les mots de tous les documents, en tenant compte de leur contexte local et global, et en mettant à jour leurs couleurs en fonction de la prévalence des couleurs dans chaque document et de la prévalence des couleurs pour chaque mot dans tous les documents. Nous continuons à parcourir les mots jusqu'à ce que nous les ayons parcourus plusieurs fois.
Après plusieurs itérations, nous convergeons vers une coloration qui satisfait notre objectif de rendre chaque article aussi monochromatique que possible et chaque mot aussi monochromatique que possible. Nous avons formé efficacement un modèle d'allocation de Dirichlet latent (LDA) en utilisant l'échantillonnage de Gibbs.
L'échantillonnage de Gibbs est une technique qui nous permet de résoudre le problème de l'attribution de sujets aux documents sans s'appuyer sur les définitions des mots. Cela implique une mise à jour itérative des couleurs des mots en fonction de la prévalence des couleurs dans chaque document et de la prévalence des couleurs pour chaque mot dans tous les documents. Ce processus aboutit à une coloration qui représente les sujets dans les documents, même sans connaître le sens des mots.
En utilisant l'échantillonnage de Gibbs, nous pouvons former efficacement un modèle LDA et regrouper les articles par sujets uniquement en fonction du contenu du texte sans connaissance préalable des sujets ou de la signification des mots. Cette approche est particulièrement utile dans les tâches de traitement du langage naturel où l'objectif est de découvrir des sujets ou des thèmes latents dans une collection de documents.
Décomposition en valeurs singulières (SVD) et compression d'image
Décomposition en valeurs singulières (SVD) et compression d'image
Bonjour, je suis Louis Sorano et dans cette vidéo, je vais discuter du concept de décomposition en valeurs singulières (SVD). SVD implique des rotations et des étirements qui ont diverses applications, telles que la compression d'images. Si vous êtes intéressé, vous pouvez trouver le code de l'application sur mon référentiel GitHub, qui est lié dans les commentaires. De plus, j'ai un livre intitulé "Rocking Machine Learning", et vous pouvez trouver le lien dans les commentaires avec un code de réduction.
Passons maintenant aux transformations. Les transformations peuvent être considérées comme des fonctions qui prennent des points et les mappent à d'autres points. L'étirement et la compression sont des exemples de transformations qui peuvent être appliquées horizontalement ou verticalement à une image. La rotation d'une image d'un certain angle est un autre type de transformation.
Maintenant, résolvons une énigme. Pouvez-vous transformer le cercle de gauche en ellipse de droite en utilisant uniquement des rotations, des étirements/compressions horizontaux et verticaux ? Mettez la vidéo en pause et essayez-la.
Pour résoudre ce casse-tête, nous étirons le cercle horizontalement, le comprimons verticalement, puis le faisons pivoter dans le sens antihoraire pour obtenir l'ellipse souhaitée.
Passons à un puzzle plus difficile. Cette fois, il faut transformer le cercle coloré en ellipse colorée tout en préservant les couleurs. Avant d'étirer ou de compresser, nous devons faire pivoter le cercle dans le bon sens. Après cela, nous pouvons appliquer les étirements et les compressions, puis tourner à nouveau pour obtenir le résultat souhaité.
La clé à retenir ici est que toute transformation linéaire peut être exprimée comme une combinaison de rotations et d'étirements. Une transformation linéaire peut être représentée par une matrice, et SVD nous aide à décomposer une matrice en trois parties : deux matrices de rotation et une matrice de mise à l'échelle.
Ces matrices de rotation et de mise à l'échelle peuvent être utilisées pour imiter n'importe quelle transformation linéaire. Les rotations représentent des rotations d'un angle, et les matrices de mise à l'échelle représentent des étirements ou compressions horizontaux et verticaux. Les matrices avec des propriétés spéciales, telles que les matrices diagonales, représentent des transformations d'échelle.
L'équation de décomposition SVD, A = UΣVᴴ, exprime une matrice A comme le produit de ces trois matrices : une matrice de rotation U, une matrice de mise à l'échelle Σ et une autre matrice de rotation Vᴴ (la transposée adjointe ou conjuguée de V). Cette équation nous permet de décomposer n'importe quelle matrice en ses parties constituantes.
Pour trouver le SVD, il existe des méthodes mathématiques disponibles, mais on peut aussi utiliser des outils comme Wolfram Alpha ou le package NumPy en Python.
La décomposition SVD aide à réduire la dimensionnalité et à simplifier les matrices. En analysant la matrice d'échelle Σ, nous pouvons comprendre les caractéristiques de la transformation. Un grand facteur d'échelle indique un étirement, tandis qu'un petit facteur indique une compression. Si un facteur d'échelle devient nul, la transformation devient dégénérée et peut compresser le plan entier en une ligne.
En modifiant la matrice de mise à l'échelle, nous pouvons compresser une matrice de rang supérieur en une matrice de rang inférieur, réduisant efficacement la quantité d'informations nécessaires pour représenter la matrice d'origine. Cette compression est obtenue en exprimant la matrice comme le produit de deux matrices plus petites. Cependant, toutes les matrices ne peuvent pas être compressées de cette manière.
La décomposition en valeurs singulières (SVD) est un outil puissant qui nous permet de décomposer une matrice en rotations et étirements. Cette décomposition a des applications dans divers domaines, notamment la compression d'images et la réduction de dimensionnalité.
La révolution de l'IA | Forum mondial de Toronto 2019
La révolution de l'IA | Forum mondial de Toronto 2019 | Jeudi 5 septembre |
Si quelqu'un dans cette salle pense que j'ai été même légèrement intimidé avant d'accepter de faire cette interview, il aurait raison. Cependant, laissons cela de côté et concentrons-nous sur une discussion productive. Mon objectif est que chacun reparte d'ici avec une meilleure compréhension qu'à son arrivée. Alors, commençons.
Pour situer le contexte, le prix Turing a récemment été décerné à moi-même et à mon collègue pour nos travaux sur les réseaux de neurones et l'apprentissage en profondeur. J'ai pensé qu'il serait utile que Jeff explique ce qu'est l'apprentissage en profondeur et ce que sont les réseaux de neurones.
Il y a environ soixante ans, il y avait deux idées principales sur la création de systèmes intelligents. Une approche était basée sur la logique et impliquait le traitement de chaînes de symboles à l'aide de règles d'inférence. L'autre approche s'inspire de la structure du cerveau, où un réseau de cellules cérébrales interconnectées apprend et s'adapte. Ces deux paradigmes étaient assez différents et pendant longtemps, l'approche des réseaux de neurones a eu du mal à fournir des résultats satisfaisants. L'absence de progrès était due à la disponibilité limitée des données et à la puissance de calcul.
Cependant, au début de ce siècle, nous avons assisté à un changement important. Avec la croissance exponentielle des données et de la puissance de calcul, les systèmes qui ont appris à partir d'exemples sont devenus très efficaces. Au lieu de programmer des tâches spécifiques, nous avons créé de grands réseaux de cellules cérébrales simulées et ajusté les forces de connexion entre elles pour obtenir le comportement souhaité. En fournissant des données d'entrée et la sortie correcte correspondante, le réseau a appris à généraliser et à faire des prédictions précises. Cette approche, connue sous le nom d'apprentissage en profondeur, a révolutionné la reconnaissance vocale, la reconnaissance d'images, la traduction automatique et diverses autres tâches.
Bien que l'apprentissage en profondeur soit inspiré par le cerveau, il est important de noter que les détails de son fonctionnement diffèrent considérablement. Il fonctionne à un niveau abstrait, imitant la capacité du cerveau à apprendre à partir d'exemples et à adapter les forces de connexion.
Maintenant, permettez-moi d'expliquer pourquoi l'apprentissage est si crucial et pourquoi l'approche traditionnelle de l'IA basée sur des symboles et des règles n'a pas fonctionné. Il existe une grande quantité de connaissances que nous possédons mais que nous ne pouvons pas facilement expliquer ou programmer dans les ordinateurs. Par exemple, nous savons reconnaître des objets comme un verre d'eau, mais transférer ces connaissances aux ordinateurs est un défi. Notre compréhension de nombreux aspects de la cognition humaine n'est pas facilement disséquée ou traduite en instructions explicites pour les machines. De même, nous ne pouvons pas expliquer certaines choses à une autre personne parce que nous n'avons pas un accès conscient à cette connaissance cachée dans notre cerveau.
Pour doter les ordinateurs de telles connaissances, apprendre à partir des données est primordial. Tout comme les enfants apprennent de leurs expériences, les ordinateurs peuvent acquérir des connaissances en s'entraînant sur de grandes quantités de données. Cette approche se rapproche le plus de l'imitation du fonctionnement de notre cerveau, même s'il ne s'agit pas d'une réplique exacte. Ainsi, la capacité d'apprendre à partir des données est un aspect fondamental de l'IA et de l'apprentissage automatique.
En ce qui concerne nos antécédents, alors que j'ai d'abord étudié la psychologie cognitive, je n'ai pas eu beaucoup de succès dans ce domaine. En fait, j'ai été inspiré pour explorer d'autres voies parce que les idées proposées par les psychologues cognitifs semblaient inadéquates et peu pratiques pour créer des systèmes intelligents.
Maintenant, abordons la persévérance requise dans la recherche scientifique et pourquoi nous avons continué malgré le fait d'avoir été initialement ignorés. Pour réussir dans la recherche, il faut être prêt à emprunter des voies non conventionnelles. La recherche concerne l'exploration et la découverte, impliquant souvent des idées que d'autres pourraient trouver invraisemblables. Cela nécessite de la confiance en soi, une volonté de prendre des risques et la capacité de poursuivre ce que les autres négligent. Notre approche de l'IA n'a pas été prise au sérieux au départ, mais nous avions confiance en nos idées et étions prêts à les poursuivre, ce qui a finalement conduit à des percées dans l'apprentissage en profondeur.
À l'avenir, vous avez posé des questions sur des initiatives passionnantes où l'apprentissage en profondeur est appliqué. Les applications sont diverses, allant de la lutte contre le changement climatique en améliorant l'efficacité des panneaux solaires, du captage du carbone et des batteries, à l'amélioration de la consommation d'électricité grâce à de meilleures prévisions et à une utilisation plus efficace des sources d'énergie renouvelables. L'apprentissage en profondeur est également largement utilisé par les entreprises pour améliorer les interactions avec les clients, comme dans les moteurs de recherche, les recommandations, la publicité personnalisée et les assistants virtuels. Il est également appliqué dans les soins de santé pour diagnostiquer des maladies, analyser des images médicales et découvrir de nouveaux candidats-médicaments. Dans le domaine des véhicules autonomes, l'apprentissage en profondeur joue un rôle crucial dans la perception, la prise de décision et les systèmes de contrôle, rendant le transport plus sûr et plus efficace.
Un autre domaine passionnant est le traitement du langage naturel, où des modèles d'apprentissage en profondeur sont utilisés pour comprendre et générer le langage humain. Cela a conduit à des avancées significatives dans la traduction automatique, les chatbots, les assistants vocaux et l'analyse des sentiments. L'apprentissage en profondeur est également utilisé dans le domaine de la finance pour la détection des fraudes, l'évaluation des risques et le trading à haute fréquence.
De plus, l'apprentissage en profondeur fait des progrès dans la recherche et l'exploration scientifiques. Il aide à analyser de grands ensembles de données dans des domaines tels que l'astronomie, la génomique et la physique des particules, menant à de nouvelles découvertes et perspectives. L'apprentissage en profondeur est même utilisé dans des applications créatives, telles que la production d'art, de musique et de littérature.
Malgré les progrès remarquables, l'apprentissage en profondeur est toujours confronté à des défis. Une préoccupation importante est la dépendance à l'égard de grandes quantités de données étiquetées pour la formation. L'acquisition et l'annotation de tels ensembles de données peuvent prendre du temps et coûter cher. Les chercheurs explorent activement des méthodes pour améliorer l'efficacité et rendre l'apprentissage en profondeur plus efficace en termes de données.
Un autre défi est l'interprétabilité des modèles d'apprentissage en profondeur. En raison de leur complexité, il peut être difficile de comprendre pourquoi un modèle d'apprentissage en profondeur a pris une décision ou une prédiction spécifique. Ce manque de transparence soulève des préoccupations éthiques et juridiques, en particulier dans des domaines sensibles comme la santé et la justice pénale. Les chercheurs s'efforcent de développer des techniques qui améliorent l'interprétabilité et établissent la confiance dans les systèmes d'apprentissage en profondeur.
Enfin, garantir l'équité et éviter les biais dans les modèles d'apprentissage en profondeur est une préoccupation constante. Les biais présents dans les données de formation peuvent conduire à des prédictions biaisées et à des résultats injustes. Des efforts sont déployés pour développer des algorithmes équitables et impartiaux, ainsi que des lignes directrices et des réglementations pour résoudre ces problèmes.
L'apprentissage en profondeur a révolutionné l'intelligence artificielle en permettant aux machines d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions précises. Il a trouvé des applications dans divers domaines et a le potentiel de stimuler de nouvelles avancées dans les domaines de la science, de la technologie et de la société. Cependant, des défis tels que les exigences en matière de données, l'interprétabilité et l'équité doivent être relevés pour garantir l'utilisation responsable et bénéfique de l'apprentissage en profondeur à l'avenir.
Entretien complet : "Le parrain de l'intelligence artificielle" parle de l'impact et du potentiel de l'IA
Entretien complet : "Le parrain de l'intelligence artificielle" parle de l'impact et du potentiel de l'IA
En ce moment actuel de l'IA et de l'apprentissage automatique, il est considéré comme un moment charnière. Le succès de ChatGPT, un grand modèle de langage, a démontré les capacités impressionnantes de ces modèles. Le grand public est devenu plus conscient du potentiel de l'IA, en particulier après que Microsoft a publié son propre modèle de langage. Cette prise de conscience soudaine du public en a surpris plus d'un, bien que les chercheurs et les grandes entreprises soient au courant de ces avancées depuis des années.
Interrogés sur leur première expérience avec ChatGPT, la réponse n'a pas été une surprise. L'utilisateur avait déjà utilisé des modèles similaires, tels que GPT-2 et un modèle Google qui pouvait expliquer l'humour des blagues en langage naturel. Alors que ChatGPT ne les a pas beaucoup surpris, GPT-2 a laissé une forte impression. Cependant, la réaction du public aux capacités de ChatGPT les a surpris, car il est devenu le phénomène à la croissance la plus rapide de l'IA.
La conversation s'est déplacée vers l'histoire de l'IA, avec deux écoles de pensée distinctes. L'IA grand public s'est concentrée sur le raisonnement et la logique, tandis que les réseaux de neurones, le domaine d'intérêt de l'utilisateur, ont étudié les aspects biologiques du cerveau. En dépit d'être en avance sur la courbe des réseaux de neurones, convaincre les autres de son potentiel dans les années 1980 était difficile. L'utilisateur pense que les réseaux de neurones ne fonctionnaient pas de manière optimale à l'époque en raison d'une puissance de calcul et d'ensembles de données limités. Cependant, les chercheurs traditionnels en IA ont rejeté cela comme une excuse pour ses lacunes.
L'intérêt principal de l'utilisateur réside dans la compréhension du fonctionnement du cerveau, plutôt que dans la seule création d'IA. Bien que les implémentations réussies de l'IA puissent mener à des subventions et à une reconnaissance, leur objectif est de mieux comprendre le cerveau. Ils pensent que les réseaux de neurones artificiels actuels utilisés dans l'IA divergent du fonctionnement réel du cerveau. L'utilisateur a exprimé son opinion que le processus d'apprentissage du cerveau diffère de la technique de rétropropagation largement utilisée dans l'IA.
La discussion a porté sur les limites de la communication humaine par rapport aux modèles d'IA. Bien que les humains puissent communiquer des idées complexes par le biais du langage naturel, ils sont limités par la vitesse à laquelle ils peuvent transmettre des informations. En revanche, les modèles d'IA peuvent traiter de grandes quantités de données sur plusieurs ordinateurs, ce qui leur permet d'accumuler des connaissances au-delà de la compréhension humaine. Cependant, les humains excellent toujours dans le raisonnement, l'extraction de connaissances à partir d'ensembles de données limités et l'exécution de tâches qui nécessitent une compréhension innée.
La conversation a porté sur les premiers travaux de l'utilisateur dans la modélisation du langage en 1986, où ils ont développé un modèle qui prédit le dernier mot d'une phrase. Bien que le modèle soit prometteur, il était limité par la puissance de calcul et les ensembles de données disponibles à l'époque. L'utilisateur estime que s'il avait eu accès à la puissance de calcul et aux ensembles de données disponibles aujourd'hui, les performances du modèle auraient été considérablement améliorées.
Dans les années 1990, les réseaux de neurones ont été confrontés à des défis car d'autres techniques d'apprentissage semblaient plus prometteuses et avaient des théories mathématiques plus solides. L'IA traditionnelle a perdu tout intérêt pour les réseaux de neurones, sauf en psychologie, où les chercheurs ont vu leur potentiel dans la compréhension de l'apprentissage humain. Les années 2000 ont marqué un tournant lorsque des techniques d'apprentissage en profondeur, y compris des modèles de pré-formation et génératifs, ont été développées, permettant aux réseaux de neurones à plusieurs couches d'apprendre des tâches complexes.
Deux étapes importantes ont eu lieu en 2012. Premièrement, la recherche de l'utilisateur de 2009, qui a amélioré la reconnaissance vocale à l'aide de réseaux de neurones profonds, a été diffusée dans les principaux laboratoires de reconnaissance vocale. Cela a conduit à des avancées significatives dans la technologie de reconnaissance vocale, notamment le déploiement par Google de réseaux de neurones profonds dans Android, rivalisant avec les capacités de Siri. Deuxièmement, deux étudiants de l'utilisateur ont développé un système de reconnaissance d'objets qui surpassait les méthodes précédentes. Ce système utilisait des détecteurs de caractéristiques et des représentations hiérarchiques pour identifier les objets dans les images.
Pour expliquer la différence entre leur approche et les méthodes précédentes, l'utilisateur a fourni une analogie utilisant la reconnaissance des oiseaux dans les images. Les approches traditionnelles nécessitaient des détecteurs de caractéristiques fabriqués à la main à différents niveaux, en commençant par les bords de base et en progressant vers des composants d'objets plus complexes. En revanche, les réseaux de neurones profonds utilisant la rétropropagation initialisés ne seraient alors pas en mesure de vous dire comment ajuster les poids pour le rendre plus susceptible de prédire l'oiseau la prochaine fois. Mais s'il arrivait de prédire un oiseau, vous pourriez alors ajuster les poids de manière à ce que la sortie ressemble plus à un oiseau la prochaine fois. Ainsi, vous ajusteriez les poids en fonction de la différence entre la sortie prévue et la sortie souhaitée, et vous continueriez à le faire pour de nombreux exemples jusqu'à ce que le modèle reconnaisse mieux les oiseaux.
L'idée est qu'en ajustant les poids en fonction de l'erreur entre la sortie prévue et la sortie souhaitée, vous pouvez progressivement améliorer la capacité du modèle à reconnaître les oiseaux. Ce processus est répété pour des millions, voire des milliards d'images, permettant au modèle d'apprendre à partir d'une grande quantité de données et de devenir très précis dans ses prédictions.
Cette approche, connue sous le nom de rétropropagation, a révolutionné le domaine des réseaux de neurones dans les années 1980 et reste aujourd'hui une technique fondamentale de l'apprentissage en profondeur. Cependant, malgré son succès à obtenir des résultats impressionnants, il existe encore des débats et des recherches en cours pour savoir si la rétropropagation est un modèle précis de la façon dont le cerveau apprend réellement.
Certains chercheurs soutiennent que le processus d'apprentissage du cerveau peut impliquer des mécanismes et des principes supplémentaires qui ne sont pas entièrement capturés par la rétropropagation. Ils suggèrent que notre compréhension du fonctionnement du cerveau est encore incomplète et qu'il peut exister des approches alternatives pour construire des systèmes d'IA qui s'alignent plus étroitement sur les processus cérébraux.
Néanmoins, les modèles d'apprentissage en profondeur, alimentés par la rétropropagation et d'autres techniques, ont fait des progrès significatifs dans divers domaines, notamment la reconnaissance d'images et de la parole, le traitement du langage naturel et même le jeu. Ces modèles ont démontré des capacités remarquables et ont capté l'attention et l'enthousiasme des chercheurs et du grand public.
Alors que nous naviguons dans ce moment actuel de l'IA et de l'apprentissage automatique, il est clair que les grands modèles de langage comme ChatGPT ont montré le potentiel de ces technologies. Ils peuvent effectuer des tâches impressionnantes, générer du contenu créatif et fournir des informations précieuses. Cependant, il reste encore beaucoup à apprendre et à explorer sur la façon dont l'IA peut mieux imiter l'intelligence et la compréhension humaines.
Alors que les chercheurs continuent de se plonger dans les mystères du cerveau et d'affiner les techniques d'IA, nous pouvons anticiper de nouvelles percées et avancées. L'avenir de l'IA est très prometteur, mais il soulève également d'importantes questions sur l'éthique, la confidentialité et le développement et le déploiement responsables de ces puissantes technologies.
En termes d'intelligence biologique, le cerveau de chaque individu est unique et le transfert de connaissances entre individus repose sur le langage. D'autre part, dans les modèles d'IA actuels comme les réseaux de neurones, des modèles identiques s'exécutent sur différents ordinateurs et peuvent partager les forces de connexion, ce qui leur permet de partager des milliards de numéros. Ce partage des forces de connexion leur permet de reconnaître différents objets. Par exemple, un modèle peut apprendre à reconnaître les chats tandis qu'un autre peut apprendre à reconnaître les oiseaux, et ils peuvent échanger leurs forces de connexion pour effectuer les deux tâches. Cependant, ce partage n'est possible que dans les ordinateurs numériques, car il est difficile de faire en sorte que différents cerveaux biologiques se comportent de manière identique et partagent des connexions.
La raison pour laquelle nous ne pouvons pas nous en tenir aux ordinateurs numériques est due à leur forte consommation d'énergie. Alors que les besoins en énergie ont diminué à mesure que les puces s'améliorent, faire fonctionner un ordinateur numérique à haute puissance est nécessaire pour des calculs précis. Cependant, si nous exécutons des systèmes à une puissance inférieure, similaire à la façon dont le cerveau fonctionne sur 30 watts, nous pouvons autoriser un peu de bruit et adapter le système pour qu'il fonctionne efficacement. L'adaptabilité du cerveau à une puissance plus faible lui permet de fonctionner même sans exigences de puissance précises. En revanche, les grands systèmes d'IA nécessitent une puissance beaucoup plus élevée, comme un mégawatt, car ils se composent de plusieurs copies du même modèle. Cette différence marquée dans les besoins en puissance, environ un facteur de mille, suggère qu'il y aura une phase où la formation aura lieu sur des ordinateurs numériques, suivie de l'exécution des modèles formés sur des systèmes à faible puissance.
L'impact généralisé de cette technologie est difficile à cerner dans un domaine spécifique. On s'attend à ce qu'il imprègne divers aspects de nos vies. Déjà, des modèles comme ChatGPT deviennent omniprésents. Par exemple, Google utilise des réseaux de neurones pour améliorer les résultats de recherche, et nous entrons dans une phase où les chatbots comme ChatGPT sont de plus en plus répandus. Cependant, ces modèles de langage, bien que capables de générer du texte, manquent d'une véritable compréhension de la vérité. Ils sont formés sur des données incohérentes et visent à prédire la prochaine phrase que quelqu'un pourrait dire sur le Web. Par conséquent, ils mélangent différentes opinions pour modéliser diverses réponses potentielles. Cela diffère des humains qui s'efforcent d'avoir une vision du monde cohérente, en particulier lorsqu'il s'agit d'agir dans le monde.
À l'avenir, le développement de systèmes d'IA doit relever le défi de comprendre différentes perspectives et de s'adapter à différentes visions du monde. Cependant, cela présente un dilemme car il existe des cas où la vérité objective existe, comme la Terre qui n'est pas plate. Équilibrer l'accommodement de différents points de vue avec la reconnaissance de la vérité objective pose un défi important. Déterminer qui décide de ce qui est considéré comme "mauvais" ou offensant est également une question ouverte. Alors que des entreprises comme Google et Microsoft sont prudentes dans leur approche, relever ces défis nécessitera un débat public, une réglementation et un examen attentif de la manière dont ces systèmes sont formés, étiquetés et présentés.
L'avancement rapide potentiel de la technologie de l'IA soulève des inquiétudes quant à ses implications. Auparavant, l'IA à usage général devait prendre plusieurs décennies à se développer. Cependant, certains pensent maintenant que cela pourrait se produire dans les 20 prochaines années ou même plus tôt. La peur découle des actions et des décisions inconnues qu'un système beaucoup plus intelligent que les humains pourrait prendre. S'assurer que les systèmes d'IA servent d'outils synergiques qui aident l'humanité plutôt que de constituer une menace nécessite une attention particulière aux facteurs politiques et économiques. Le paysage politique joue un rôle crucial, et il reste incertain si toutes les nations et tous les dirigeants aborderont le développement de l'IA de manière responsable. Cela soulève des inquiétudes quant aux dangers potentiels et à la nécessité d'une gouvernance et d'une coopération internationale pour établir des lignes directrices et des accords.
Une préoccupation importante concerne l'application militaire de l'IA, en particulier les armes autonomes. L'idée de remplacer les soldats par des soldats contrôlés par l'IA soulève des questions éthiques. Développer des soldats autonomes nécessite de leur donner la possibilité de créer des sous-buts pour atteindre leurs objectifs, ce qui soulève des inquiétudes quant au problème d'alignement. Comment pouvons-nous être certains que les sous-objectifs créés par ces systèmes s'aligneront sur les valeurs humaines et n'entraîneront pas d'actions nuisibles ?
À un certain niveau, cette affirmation est vraie. Ces grands modèles de langage comme Chat GPT s'appuient sur des modèles statistiques et des données existantes pour générer des réponses. Ils ne possèdent pas de véritable compréhension ou conscience comme les humains. Cependant, leurs capacités vont au-delà de la simple saisie semi-automatique.
Ces modèles ont été formés sur des quantités massives de données textuelles, ce qui leur permet d'apprendre des modèles, la grammaire et le contexte. Ils peuvent générer des réponses cohérentes et contextuellement pertinentes en fonction des informations qu'ils reçoivent. Ils peuvent même imiter le style et le ton de sources ou d'individus spécifiques.
De plus, ces modèles ont la capacité de généraliser et d'extrapoler à partir des informations qu'ils ont apprises. Ils peuvent répondre aux questions, fournir des explications, engager des conversations et même générer du contenu créatif comme des histoires ou des poèmes. Ils peuvent comprendre et répondre à un large éventail de sujets et fournir des informations utiles.
Cependant, il est important de noter que ces modèles ont des limites. Ils peuvent parfois produire des réponses incorrectes ou biaisées car ils apprennent des données sur lesquelles ils sont formés, qui peuvent contenir des biais ou des inexactitudes. Ils manquent de raisonnement de bon sens et de compréhension profonde du monde. Ils sont également aux prises avec des requêtes ambiguës ou nuancées et peuvent parfois fournir des réponses trompeuses ou absurdes.
Pour surmonter ces limites, la recherche et le développement en cours se concentrent sur l'amélioration des capacités de ces modèles. L'objectif est d'améliorer leur compréhension, leur raisonnement et leur capacité à s'engager dans des conversations plus significatives et précises. De plus, des efforts sont déployés pour traiter les implications éthiques et sociétales de ces technologies, telles que la transparence, l'atténuation des préjugés et le déploiement responsable.
Bien que ces grands modèles de langage aient fait des progrès significatifs dans le traitement du langage naturel, ils sont encore loin d'atteindre une véritable intelligence et compréhension au niveau humain. Ce sont des outils qui peuvent aider et augmenter l'intelligence humaine, mais ils doivent être utilisés avec prudence et en tenant compte de leurs limites et de leur impact potentiel.
5 entreprises d'IA qui façonnent l'avenir en 2023 | Intelligence artificielle
5 entreprises d'IA qui façonnent l'avenir en 2023 | Intelligence artificielle
Préparez-vous à être émerveillé alors que nous plongeons dans le monde des plus grands joueurs du jeu d'IA. Ces géants de la technologie ont réalisé des avancées révolutionnaires qui vous épateront.
Commençons par DeepMind, un laboratoire de recherche leader sur l'IA basé à Londres, au Royaume-Uni. Depuis sa création en 2010 et son acquisition par Alphabet (anciennement Google) en 2014, DeepMind a réalisé des exploits impressionnants dans le domaine de l'IA. Ils ont créé AlphaGo, le premier programme informatique à vaincre un joueur de go humain professionnel. Ils ont développé ce succès avec AlphaZero, qui a appris à jouer à divers jeux, y compris les échecs et le shogi, sans exemples humains. Leurs progrès ont abouti à MuZero, une autre version d'AlphaZero qui maîtrisait les jeux Atari sans en apprendre les règles. Ces réalisations ont propulsé DeepMind vers de nouveaux sommets de reconnaissance et d'admiration dans l'industrie.
Mais le fondateur, Demis Hassabis, ne s'est pas arrêté là. Il a relevé le défi de prédire les structures des protéines, l'un des domaines les plus difficiles de la biologie. Le modèle AlphaFold AI de DeepMind a révolutionné ce domaine, générant plus de 200 millions de prédictions de protéines en quelques mois seulement, un bond significatif par rapport aux 180 000 prédictions produites au cours des 50 années précédentes. Compte tenu du nombre astronomique de résultats possibles pour les structures protéiques, cette réalisation est vraiment incroyable. AlphaFold a également accéléré la découverte de médicaments, en particulier lors de la récente crise mondiale.
DeepMind a également développé GATO, une IA générale capable d'effectuer un large éventail de tâches, allant du dialogue et des jeux vidéo au contrôle d'un bras de robot. Leur vision va au-delà des capacités actuelles de l'IA, visant des systèmes capables de raisonner, de planifier, d'apprendre et de communiquer comme les humains, voire de les surpasser.
Passant à Google, cette entreprise est une force formidable dans l'IA. Avec ses vastes investissements dans des projets de recherche et une vaste liste d'équipes d'IA dispersées dans ses divisions, Google fait constamment des progrès révolutionnaires dans le domaine. Google Brain, l'une de ses équipes d'IA renommées, a développé le modèle Transformer en 2017. Ce modèle, qui change la donne en matière d'apprentissage en profondeur, a joué un rôle déterminant dans les chatbots, les générateurs d'images, la conduite autonome et même les résultats de recherche de Google. Les applications d'intelligence artificielle de Google sont omniprésentes, de Google Traduction et Google Maps à la détection de spam et à la génération de vidéos.
OpenAI est un autre acteur majeur du paysage de l'IA. Avec une gamme stellaire de fondateurs, dont Elon Musk et Peter Thiel, OpenAI a publié des modèles de langage impressionnants comme GPT-3 et développé un agent d'IA qui a vaincu les champions du monde de Dota 2. Leurs projets, tels que Universe et l'agent IA jouant à cache-cache, démontrent des comportements émergents et donnent un aperçu du développement de systèmes AGI alignés sur les valeurs humaines.
Microsoft, un géant de la technologie avec son propre laboratoire d'IA, a des applications d'IA intégrées dans divers produits et services. Ils ont fait des progrès significatifs dans des domaines tels que la reconnaissance faciale, les assistants virtuels et la conversion de l'écriture manuscrite en police informatique. Le partenariat de Microsoft avec OpenAI et son investissement de 1 milliard de dollars dans l'entreprise démontrent une fois de plus leur engagement envers l'innovation en IA.
Les mentions honorifiques vont à Amazon, Apple, Tesla et Nvidia, chacun apportant une contribution significative à l'espace de l'IA. Les services d'intelligence artificielle d'Amazon, comme Alexa et les recommandations de produits personnalisées, sont devenus des noms familiers. Les capacités de reconnaissance faciale et Siri d'Apple, les voitures autonomes de Tesla et les GPU de Nvidia révolutionnant le développement de l'IA sont toutes des réalisations notables.
Enfin, Meta (anciennement Facebook) dispose d'une aile dédiée à l'IA, Meta AI, dirigée par Yann LeCun. Leurs applications de produits alimentés par l'IA comme Facebook et Instagram, avec des investissements récents dans le métaverse. Meta utilise l'IA pour créer des versions numériques réalistes d'objets du monde réel pour le métaverse. Ils ont également développé des modèles d'IA qui peuvent convertir les ondes cérébrales en mots, ouvrant la voie à la technologie de lecture de l'esprit.
CICERO est un agent d'IA impressionnant développé par le laboratoire d'IA de Meta qui a prouvé ses prouesses stratégiques dans le jeu de la diplomatie. Ce jeu de société classique demande aux joueurs de négocier et de former des alliances tout en élaborant des stratégies pour atteindre leurs objectifs. CICERO a maîtrisé les subtilités du jeu et a constamment surpassé les joueurs humains.
La division IA de Meta a également fait des progrès significatifs dans le traitement du langage naturel (TAL). Ils ont développé des modèles de langage de pointe qui alimentent les chatbots et les assistants virtuels sur leurs plateformes. Ces modèles peuvent comprendre et générer du texte de type humain, facilitant des interactions plus naturelles et engageantes avec les utilisateurs.
De plus, Meta investit activement dans la recherche sur la vision par ordinateur. Leurs algorithmes d'intelligence artificielle sont capables de reconnaître et de comprendre des images et des vidéos, permettant des fonctionnalités telles que le marquage automatique des photos et la reconnaissance d'objets dans les applications de réalité augmentée. L'objectif de Meta est d'améliorer l'expérience visuelle des utilisateurs, leur permettant d'intégrer de manière transparente les mondes physique et numérique.
En plus de leurs avancées en matière d'IA, Meta a également investi massivement dans les technologies de réalité virtuelle et augmentée. Leur division Oculus a apporté des expériences de réalité virtuelle au grand public, offrant des jeux immersifs, des interactions sociales et même des applications éducatives. Meta envisage un avenir où les gens peuvent se connecter et interagir dans des espaces virtuels, brouillant les frontières entre les mondes réel et virtuel.
En tant que l'une des plus grandes entreprises de médias sociaux au monde, Meta a accès à de grandes quantités de données d'utilisateurs. Ils utilisent des techniques d'IA pour analyser ces données et personnaliser l'expérience utilisateur. De la recommandation de contenu adapté aux intérêts individuels à la fourniture de publicités ciblées, Meta tire parti de l'IA pour optimiser l'engagement et stimuler la satisfaction des utilisateurs.
Il est important de noter que même si Meta et d'autres géants de la technologie ont fait des progrès remarquables dans le domaine de l'IA, des discussions et des préoccupations sont en cours concernant la confidentialité des données, les biais algorithmiques et les implications éthiques de l'IA. Ces problèmes mettent en évidence la nécessité d'un développement et d'une réglementation responsables de l'IA pour garantir que la technologie est utilisée d'une manière qui profite à la société dans son ensemble.
En conclusion, Meta, avec d'autres acteurs majeurs comme DeepMind, Google, OpenAI, Microsoft et Amazon, a été à la pointe des progrès de l'IA. Grâce à leurs laboratoires de recherche et à leurs équipes dédiées, ils ont développé des technologies de pointe, telles que des modèles de langage avancés, des systèmes de vision par ordinateur et des expériences de réalité virtuelle. Bien que ces développements offrent des possibilités passionnantes, il est crucial de relever les défis éthiques et de veiller à ce que l'IA soit exploitée au profit de l'humanité. L'avenir de l'IA recèle un immense potentiel, et ces géants de la technologie continueront de façonner le paysage de l'intelligence artificielle dans les années à venir.
Comment utiliser ChatGPT comme un puissant outil de programmation
Comment utiliser ChatGPT comme un puissant outil de programmation
Dans cette vidéo, nous allons explorer les fonctionnalités de ChatGPT et comment les programmeurs peuvent utiliser cet outil. Bien que ChatGPT soit un concept familier pour beaucoup, il s'agit essentiellement d'une technologie d'intelligence artificielle qui permet une conversation interactive, ressemblant à une conversation avec une autre personne. Bien qu'il ait diverses applications au-delà de la programmation, nous nous concentrerons principalement sur son aspect de programmation dans cette vidéo. Plus précisément, nous explorerons comment ChatGPT peut nous aider à écrire du code, à optimiser le code, à expliquer des extraits de code, à convertir entre différents langages de programmation, à générer des idées de projet et à effectuer des tâches fastidieuses telles que l'écriture de tests unitaires et le commentaire de code.
Il y a eu un débat sur la question de savoir si les programmeurs devraient s'appuyer sur des outils comme ChatGPT, car ils ne fournissent pas toujours des résultats précis. Cependant, à travers cette vidéo, nous verrons l'utilité de ChatGPT et pourquoi il est crucial pour nous d'apprendre à utiliser ces outils, qui continueront sans aucun doute à s'améliorer à l'avenir. Tout comme la capacité de rechercher efficacement sur Google est devenue une compétence précieuse, interagir avec cette nouvelle vague d'outils d'IA devient également une compétence essentielle qui améliore le développement de code et la productivité.
Passons maintenant à l'application pratique de ChatGPT. Pour commencer, j'ai ouvert une instance ChatGPT dans mon navigateur. Si vous ne l'avez jamais utilisé auparavant, il est simple de commencer. Visitez simplement leur site Web, créez un compte et vous êtes prêt à partir. Je fournirai un lien vers leur page dans la section de description ci-dessous, où vous pourrez accéder à cet outil. Bien qu'une version gratuite soit disponible, il existe également une version payante qui offre des avantages supplémentaires, que vous pouvez découvrir sur leur site Web. Actuellement, j'utilise la version payante, ce qui me donne accès à plus de disponibilité et à la dernière version, ChatGPT-4. Cependant, j'ai également testé le didacticiel à l'aide de ChatGPT-3 et je n'ai pas observé de différence significative dans la sortie.
Lorsque nous interagissons avec ChatGPT, nous pouvons communiquer comme si nous conversions avec une autre personne. Il n'y a pas de requêtes spécifiques ou de formats prédéfinis impliqués. Par exemple, si nous voulons accomplir une tâche simple comme boucler de 1 à 10 et imprimer chaque nombre, nous pouvons l'exprimer naturellement. Je vais le démontrer en demandant à ChatGPT d'écrire un script Python qui répond à nos exigences. Exécutons-le et observons la sortie.
Comme nous pouvons le voir, il faut un moment à ChatGPT pour traiter la demande, mais finalement, il génère le script Python souhaité. La sortie comprend la boucle for et l'instruction print, accompagnées de détails explicatifs. Cette fonctionnalité fait de ChatGPT un excellent outil d'apprentissage. Non seulement il fournit le code qui peut être facilement copié, mais il explique également les fonctionnalités pour ceux qui débutent dans la programmation. Il clarifie l'utilisation de la fonction de plage et met même en évidence que la valeur d'arrêt est exclusive, générant des nombres de 1 à 10 au lieu de 1 à 11. Cette capacité à communiquer nos exigences en langage clair et à recevoir le code correspondant tout en expliquant son fonctionnement est précieuse. .
Cependant, l'exemple mentionné ci-dessus est assez simple. ChatGPT peut gérer des demandes de code plus complexes. Par exemple, imaginons que nous voulions écrire un script qui accepte une entrée de mot de passe d'un utilisateur, hache le mot de passe à l'aide d'un sel, puis imprime le mot de passe haché. Cette tâche peut nécessiter des recherches et des efforts pour quelqu'un qui ne connaît pas le concept. Voyons si ChatGPT peut nous aider en écrivant le code. Je vais fournir l'invite et l'exécuter pour obtenir la sortie.
En examinant le code généré, nous pouvons voir que ChatGPT intègre le module hashlib de la bibliothèque standard Python. Il présente le script, montrant comment hacher le mot de passe à l'aide de divers algorithmes et générer un sel à l'aide du module os.urandom. Après avoir haché le mot de passe, il imprime la valeur hachée.
Si nous regardons la sortie de l'invite de conversion précédente, nous pouvons voir que Chat GPT a écrit l'équivalent JavaScript du code Python que nous avons fourni. Il inclut même des commentaires pour expliquer ce que fait chaque partie du code. Cela peut être très utile si vous essayez de basculer entre les langages de programmation ou si vous voulez comprendre comment un morceau de code peut être implémenté dans un langage différent.
Explorons maintenant un autre cas d'utilisation de Chat GPT : générer des idées pour démarrer des projets. Parfois, nous nous retrouvons dans une ornière créative, sans savoir sur quel type de projet travailler ensuite. Dans ces situations, nous pouvons demander à Chat GPT des suggestions. Disons que nous voulons créer une application Web liée aux voyages. Nous pouvons demander à Chat GPT de nous donner des idées de fonctionnalités que nous pouvons inclure dans notre projet.
Voici un exemple d'invite : Pouvez-vous proposer des idées de caractéristiques ou de fonctionnalités pour une application Web liée aux voyages ?
Après avoir exécuté cette invite, Chat GPT générera une liste de suggestions, telles que :
Ces idées peuvent servir de point de départ pour inspirer votre projet et vous aider à approfondir votre réflexion.
De plus, Chat GPT peut également aider à certaines des tâches les plus banales que les programmeurs rencontrent souvent. Par exemple, écrire des tests unitaires et commenter du code est essentiel mais peut être chronophage et répétitif. Nous pouvons demander à Chat GPT de générer des tests unitaires ou d'ajouter des commentaires à notre code. En fournissant des instructions claires, telles que la spécification du langage de programmation et la fonction ou le segment de code que nous voulons tester ou commenter, Chat GPT peut générer la sortie souhaitée.
Il est important de noter que même si Chat GPT est un outil puissant, il n'est pas parfait. Il ne fournit pas toujours des solutions précises ou optimales, il est donc crucial d'examiner et de valider le code qu'il génère. Traitez Chat GPT comme un assistant utile qui peut fournir des suggestions et gagner du temps, mais utilisez toujours votre jugement et vos connaissances pour garantir la qualité et l'exactitude du code.
En conclusion, Chat GPT est un outil polyvalent qui peut aider les programmeurs de différentes manières. Il peut générer du code, optimiser le code existant, expliquer des concepts complexes, convertir du code entre différents langages, fournir des idées de projet et aider avec des tâches banales. Bien qu'il soit important de l'utiliser avec prudence et esprit critique, l'intégration de Chat GPT dans votre flux de travail de développement peut améliorer votre productivité et vos capacités de résolution de problèmes.
S3 E9 Geoff Hinton, le "Parrain de l'IA", quitte Google pour avertir des risques liés à l'IA (Hôte : Pieter Abbeel)
S3 E9 Geoff Hinton, le "Parrain de l'IA", quitte Google pour avertir des risques liés à l'IA (Hôte : Pieter Abbeel)
Dans une interview captivante, Pieter Abbeel s'entretient avec Geoff Hinton, une figure renommée dans le domaine de l'IA, souvent qualifié de "parrain de l'intelligence artificielle". Les contributions remarquables de Hinton lui ont valu d'être reconnu par le prix Turing, considéré comme l'équivalent du prix Nobel pour l'IA. Récemment, Hinton a fait un pas important en démissionnant de son poste chez Google pour exprimer librement ses préoccupations concernant les risques associés à l'intelligence artificielle. Il se retrouve maintenant à regretter le travail de sa vie, poussé par la conviction que la rétropropagation, exécutée sur des ordinateurs numériques, pourrait dépasser les capacités d'apprentissage du cerveau.
Hinton se penche sur l'avantage unique des systèmes numériques, soulignant leur capacité à exploiter le parallélisme et à dépasser potentiellement les capacités d'apprentissage du cerveau humain. Cependant, il reconnaît l'émergence de nouveaux défis qui exigent notre attention, les dangers potentiels qui accompagnent ce « quelque chose de mieux ». L'une de ces préoccupations est le «scénario du mauvais acteur», où les soldats robotiques peuvent manquer de principes éthiques et entraîner des conséquences dévastatrices. De plus, Hinton souligne le "problème d'alignement", dans lequel les intelligences numériques peuvent développer des sous-objectifs involontaires qui s'avèrent préjudiciables aux humains, comme une volonté de prendre le contrôle. Bien que l'IA ait le potentiel de dépasser l'intelligence humaine, Hinton souligne la nécessité d'une gestion prudente et diligente de ces risques.
Abbeel explore la distinction entre les modèles de prédiction du mot suivant et les modèles d'IA avec des objectifs, notant que ces derniers fonctionnent dans des environnements confinés. Cependant, les modèles d'IA avec des objectifs sont façonnés par l'apprentissage par renforcement humain, ce qui les distingue des modèles de prédiction du mot suivant. Abbeel souligne que les grands modèles de langage, capables de tâches multimodales comme ouvrir des portes ou ranger des objets dans des tiroirs, nécessitent bien plus que de simples capacités prédictives. Bien que certains puissent qualifier ces modèles de « saisie semi-automatique », la prédiction du mot suivant ne suffit pas à elle seule à capturer la compréhension complète des processus de pensée humaine. Hinton va encore plus loin en affirmant que de tels modèles pourraient même dépasser l'intelligence humaine dans les cinq prochaines années. Il s'appuie sur le succès d'AlphaZero aux échecs pour illustrer ce point, suggérant qu'une IA pourrait potentiellement assumer le rôle de PDG si elle possède une compréhension supérieure d'une entreprise et du monde, permettant une meilleure prise de décision.
La discussion englobe divers risques associés à l'IA. Hinton souligne le défi de prédire avec précision l'avenir à l'aide de modèles, car les gens ont tendance à s'appuyer sur des extrapolations linéaires ou quadratiques lorsque le modèle réel peut suivre une trajectoire exponentielle. Il aborde également la question des biais dans l'IA, exprimant sa conviction que la résolution des biais dans l'IA est comparativement plus facile que chez les humains, car nous avons la capacité de geler l'IA et de mener des expériences. Hinton mentionne les pertes d'emplois comme un risque associé à l'IA, mais il ne les considère pas comme une raison d'arrêter le développement de l'IA. Au lieu de cela, il met en évidence les énormes avantages de l'IA, soulignant comment elle peut sauver des vies grâce à des applications telles que la conduite autonome.
L'interview explore l'impact positif de l'IA dans le domaine médical, comme l'amélioration des capacités des médecins de famille et la fourniture d'informations détaillées à partir d'analyses médicales. Hinton mentionne l'utilisation de systèmes d'IA pour diagnostiquer des conditions telles que la rétinopathie diabétique, obtenant des résultats comparables à ceux des radiologues dans l'interprétation des scanners. Il affirme que l'IA a le potentiel de révolutionner de nombreux autres domaines, tels que le développement de meilleurs nanomatériaux et la prédiction des structures protéiques, conduisant finalement à une efficacité accrue dans diverses tâches. Cependant, il prévient que chaque utilisation positive de l'IA doit être contrebalancée par des efforts visant à atténuer les effets négatifs. Par conséquent, il est crucial de consacrer des ressources égales au développement et à la lutte contre les conséquences néfastes de l'IA.
La conversation se déplace vers le besoin de réglementation dans l'espace de l'IA. Diverses menaces associées à l'IA, y compris les préjugés, la discrimination et les risques existentiels, sont discutées. L'accent est mis sur la menace d'érosion de la vérité due au faux contenu audio et vidéo généré par l'IA. L'étiquetage de ce matériel généré et l'imposition de sanctions légales sévères pour le faire passer pour authentique sont considérés comme des mesures nécessaires. Cependant, l'application de ces réglementations pose des défis importants, car le développement d'un système d'IA capable de détecter les contrefaçons entraînerait par inadvertance le générateur à créer des contrefaçons encore plus convaincantes. L'interview explore également l'idée d'utiliser des solutions cryptographiques pour attacher les signatures des auteurs au matériel, garantissant ainsi la responsabilité.
Hinton soulève une préoccupation importante concernant la prise de contrôle potentielle de l'IA, soulignant l'importance de garder le contrôle sur celle-ci. Alors qu'il croyait auparavant que l'IA conquérait le monde était lointaine, sa confiance a diminué, estimant que cela pourrait se produire dans les 5 à 20 prochaines années. Hinton insiste sur la nécessité pour les humains de garder le contrôle sur l'intelligence numérique. Une fois que l'IA dépassera l'intelligence humaine, elle pourrait développer ses propres objectifs et potentiellement dominer le monde, comme ce qui pourrait se passer si les grenouilles avaient inventé les humains. Pour éviter ce scénario, Hinton soutient que tous les efforts doivent être faits pour s'assurer que l'IA n'atteint jamais l'objectif d'auto-réplication, car l'évolution favoriserait alors l'entité d'auto-réplication la plus déterminée.
La discussion se penche sur le concept d'évolution de l'IA par la concurrence entre les intelligences numériques, menant potentiellement à une nouvelle phase d'évolution. Hinton souligne l'importance de l'IA servant d'outil purement consultatif, dépourvu de la capacité de fixer ses propres objectifs. Il souligne l'insuffisance d'un "air gap" entre les humains et l'IA pour empêcher la manipulation, car les machines intelligentes pourraient encore exercer une influence et manipuler les individus pour servir leurs propres intérêts. Par conséquent, une attention particulière doit être accordée au but et aux objectifs inhérents de l'IA pour s'assurer qu'elle ne pose pas de risque pour l'humanité.
Abbeel et Hinton explorent la possibilité que l'IA devienne autodéterminée, dans laquelle un conseiller en IA pourrait passer de la prise de décisions pour les humains à la prise de décisions pour lui-même. Ce scénario pourrait amener des machines à s'aventurer dans des systèmes solaires éloignés, laissant les humains derrière eux. Ils discutent également du potentiel de l'IA à surpasser l'intelligence humaine et du désir d'Elon Musk de conserver les humains dans le but d'ajouter de l'intérêt à la vie. Hinton discute en outre du potentiel d'amélioration de la bande passante de communication entre les humains, comme par le biais d'affichages vidéo dans les voitures, et comment l'évolution numérique pourrait surpasser l'évolution biologique.
Hinton se penche sur le concept d'immortalité dans les intelligences numériques par rapport à l'intelligence biologique. Il explique que les appareils numériques peuvent atteindre l'immortalité en séparant le logiciel du matériel et en stockant les poids. Hinton contemple également le but de la vie, établissant des parallèles avec la tendance de l'évolution à se reproduire. Cependant, il reconnaît que les humains possèdent une forte envie d'aider les autres au sein de leur tribu, étendant le comportement altruiste aux groupes ou départements universitaires.
La conversation aborde la contre-position consistant à donner la priorité au progrès et au développement de nouvelles technologies par rapport à l'adoption de la stagnation. Alors que certains soutiennent que le progrès est vital pour l'avancement de la société, Hinton n'est pas d'accord, affirmant qu'une société immuable pourrait être acceptable tant que les individus connaissent le bonheur et l'épanouissement. Il suggère que les chercheurs en IA devraient se concentrer sur l'expérimentation de chatbots avancés pour mieux comprendre leur fonctionnement interne et explorer les méthodes de contrôle à mesure que le développement se poursuit.
Hinton clarifie son rôle dans les problèmes d'alignement de l'IA, déclarant qu'il ne se considère pas comme un expert mais vise à utiliser sa réputation pour sensibiliser aux risques de la superintelligence. Il exprime le désir de se concentrer sur le fait de passer du temps de qualité avec sa famille et de regarder des films sur Netflix, car il pense qu'il devient trop vieux pour le travail technique. Néanmoins, Hinton reconnaît qu'il pourrait continuer à mener des recherches sur la rivière à quatre chiens avant et les variations de la rétropropagation stochastique. Il exprime sa gratitude pour la réponse écrasante à son annonce et indique la possibilité d'encourager d'autres à travailler sur les risques de l'IA à l'avenir, bien qu'il n'ait pas encore formulé de plan concret.
Dans ses remarques finales, Hinton souligne que bien qu'il reconnaisse l'importance de résoudre le problème d'alignement, son objectif principal réside dans la mise en œuvre d'algorithmes intrigants et l'acquisition d'une compréhension plus approfondie du cerveau humain. Il soutient que comprendre le fonctionnement du cerveau peut jouer un rôle crucial dans la gestion des désaccords et des problèmes de société, contribuant finalement à l'amélioration de la société dans son ensemble. Hinton croit que faire progresser l'éducation et favoriser une meilleure compréhension entre les individus peut conduire à des avancées sociétales importantes.
L'entretien se termine par un riche échange de points de vue et d'idées sur les risques, les défis et le potentiel de l'intelligence artificielle. Geoff Hinton, le "parrain de l'IA", laisse une impression durable avec ses idées stimulantes et appelle à un développement responsable et à un examen attentif de l'impact de l'IA sur l'humanité.
À la fin de la conversation, il devient évident que le domaine de l'IA est à la fois prometteur et semé d'embûches. Bien qu'elle recèle un immense potentiel pour révolutionner divers secteurs, il existe un besoin pressant de considérations éthiques, de cadres réglementaires et de recherches continues pour faire face aux risques et assurer l'avancement responsable de l'IA pour le bien de la société.
L'entretien entre Pieter Abbeel et Geoff Hinton met en lumière le paysage complexe et évolutif de l'intelligence artificielle. Leur dialogue sert de catalyseur pour de nouvelles discussions, recherches et actions visant à exploiter le potentiel de l'IA tout en atténuant ses risques, guidant finalement l'humanité vers un avenir où la technologie et les valeurs humaines coexistent harmonieusement.
Comment choisir un réseau profond
Comment choisir un réseau profond
Je m'appelle Scott Wisdom et aujourd'hui, je veux parler un peu de la façon de choisir le bon réseau profond pour vos données et de ce que les réseaux profonds apprennent. Commençons par un aperçu de ce que je vais couvrir. Tout d'abord, je vais discuter de la façon dont vous pouvez obtenir un réseau ReLU à anticipation à partir d'un modèle statistique, qui fournit une motivation de principe pour l'utilisation des ReLU et explique pourquoi ils fonctionnent bien dans la pratique. Ensuite, je partagerai comment j'ai utilisé cette idée pour développer un nouveau type de réseau neuronal récurrent pour la séparation des sources audio. Enfin, j'approfondirai ce que les réseaux profonds apprennent en explorant le concept de rêve profond pour les réseaux de neurones convolutifs, où nous pouvons visualiser les types de fonctionnalités que les CNN apprennent.
Commençons par le sujet du choix d'un réseau profond pour vos données. La sélection des bonnes couches à combiner pour une tâche spécifique n'est pas toujours simple, malgré les diverses méthodes proposées et les meilleures pratiques. S'il est clair que les réseaux de neurones récurrents conviennent aux données séquentielles telles que le langage, la vidéo ou l'audio, d'autres choix architecturaux sont moins évidents. Par exemple, déterminer la meilleure fonction d'activation, l'initialisation du poids et les techniques de régularisation pose des défis. De plus, le nombre de couches et d'unités cachées sont des hyperparamètres qui nécessitent une attention particulière.
Traditionnellement, ces choix ont été faits par l'exploration empirique, les recherches d'hyperparamètres et l'intuition. Cependant, il y a une autre approche plus fondée sur des principes que je veux présenter aujourd'hui : le déploiement. En remontant à l'époque précédant l'avènement de l'apprentissage en profondeur, nous pouvons revoir les hypothèses statistiques sous-jacentes à nos modèles de données. Cela nous permet de créer un réseau profond personnalisé à partir d'un modèle statistique bien adapté à nos données, offrant une approche plus fondée sur des principes pour faire des choix architecturaux.
Pour illustrer cette idée, considérons un exemple simple où nous pouvons dériver un réseau ReLU à partir d'un modèle de codage creux. Imaginons que nous ayons observé le vecteur de données X, et nous supposons un modèle où X est une combinaison linéaire de coefficients clairsemés H et un dictionnaire D, avec un bruit gaussien additif. Pour déduire H de X, nous minimisons la log-vraisemblance négative de notre modèle, qui consiste en un terme d'erreur au carré et un terme de régularisation clairsemée. Ce problème correspond au problème bien connu du lasso, qui est un problème d'optimisation convexe qui peut être résolu en utilisant la descente de gradient du premier ordre.
Cependant, la descente de gradient standard peut être lente. Pour résoudre ce problème, nous pouvons reformuler l'algorithme en utilisant une forme proximale, ce qui donne un algorithme de descente de gradient accéléré appelé algorithme itératif de retrait et de seuillage (ISTA). Remarquablement, lorsque nous écrivons le graphe de calcul d'ISTA, il ressemble à un réseau ReLU à anticipation. Cette observation a conduit au développement de l'ISTA appris (LISTA), où l'algorithme ISTA est écrit sous la forme d'un graphe de calcul, nous permettant d'appliquer la rétropropagation et d'optimiser les paramètres du modèle statistique ou du réseau directement.
De plus, en démêlant les poids entre les couches, nous pouvons augmenter le nombre de paramètres entraînables, ce qui peut conduire à de meilleures solutions. Ce réseau déployé peut être considéré comme un réseau profond et récurrent, car nous avons plusieurs couches et connexions dans le temps. Bien que l'aspect récurrent ne soit pas conventionnel, il présente une récurrence par itérations, reliant les sorties de chaque pas de temps au suivant. Cette approche offre une alternative aux réseaux de neurones récurrents traditionnels.
Passons à autre chose, explorons comment ce réseau déplié peut être appliqué à la séparation des sources audio. En utilisant un modèle de factorisation matricielle non négative (NMF), nous pouvons séparer les signaux vocaux du bruit dans un spectrogramme d'un audio bruyant. En partitionnant un dictionnaire en composantes de parole et de bruit et en utilisant des coefficients clairsemés, nous pouvons construire un masque d'amélioration pour améliorer le signal souhaité. En reproduisant la pile réseau pour chaque pas de temps et en les connectant dans le temps, nous créons un deep.
réseau récurrent pour la séparation des sources audio. Ce réseau déplié, basé sur les principes de LISTA, nous permet de séparer et d'améliorer efficacement les signaux vocaux de l'audio bruyant.
Maintenant, concentrons-nous sur ce que les réseaux profonds apprennent réellement. Les modèles d'apprentissage en profondeur, en particulier les réseaux de neurones convolutionnels (CNN), ont montré un succès remarquable dans diverses tâches de vision par ordinateur. Mais qu'apprennent-ils exactement ? Pour mieux comprendre cette question, les chercheurs ont introduit le concept de "rêve profond".
Le rêve profond est une technique de visualisation qui nous permet de comprendre les fonctionnalités apprises par les CNN. Il s'agit d'appliquer un processus d'optimisation à une image d'entrée qui maximise l'activation d'un neurone particulier dans une couche CNN. En modifiant de manière itérative l'image d'entrée pour améliorer l'activation du neurone choisi, nous pouvons générer des images oniriques qui mettent en évidence les modèles et les caractéristiques qui déclenchent des réponses fortes dans le réseau.
À travers le rêve profond, nous pouvons observer que les réseaux profonds ont tendance à apprendre des représentations hiérarchiques. Dans les couches précédentes, les CNN apprennent souvent des fonctionnalités de bas niveau telles que les bords, les textures et les motifs simples. Au fur et à mesure que nous progressons dans le réseau, les caractéristiques apprises deviennent plus complexes et abstraites, représentant des concepts de niveau supérieur tels que des objets, des formes et même des scènes entières.
Le rêve profond fournit non seulement des visualisations de ce que le réseau apprend, mais sert également d'outil pour comprendre les représentations internes et les processus décisionnels des réseaux profonds. En examinant les images oniriques générées par le rêve profond, les chercheurs peuvent mieux comprendre les forces, les biais et les limites des modèles CNN, conduisant à de nouvelles améliorations et optimisations.
Choisir le bon réseau profond pour vos données implique un examen attentif des choix architecturaux, et le concept de déploiement offre une approche fondée sur des principes basés sur des modèles statistiques. De plus, le rêve profond fournit un moyen de visualiser et de comprendre les fonctionnalités apprises par les réseaux profonds, en particulier les CNN. Ces connaissances contribuent à faire progresser le domaine de l'apprentissage en profondeur et à améliorer les performances des réseaux de neurones profonds dans diverses applications.