5 étapes pour découvrir le Deep Learning
L’apprentissage des méthodes et des technologies d’apprentissage en profondeur a fait un bond en avant avec de nouveaux modèles puissants affichant des capacités que nous n’avions jamais vues auparavant. Les modèles d’IA conçus pour l’utilisateur moyen comme ChatGPT et DALLE-2 ont mis en lumière l’intelligence artificielle.
Comprendre le fonctionnement interne de l’apprentissage en profondeur peut être tout aussi déroutant. Bien que les mathématiques et le développement d’un modèle d’IA fonctionnel soient étendus, l’idée générale peut être décomposée en étapes plus faciles pour apprendre comment vous pouvez commencer votre voyage. Passons en revue les bases pour savoir par où commencer pour saisir le sujet complexe de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage en profondeur.
Qu’est-ce que le Deep Learning en une phrase ?
L’apprentissage en profondeur est un moyen pour les ordinateurs d’apprendre et de prendre des décisions par eux-mêmes, en s’entraînant sur de grandes quantités de données et en utilisant des réseaux de neurones complexes qui imitent la structure du cerveau humain pour effectuer des tâches complexes.
Le but de l’apprentissage en profondeur est de prendre des informations que les humains pourrait intégrer manuellement, à grande échelle, et générer les résultats attendus sur la base de ces informations. Imaginez que vous analysez une grande table de données pour trouver un point commun. Bien qu’il soit fastidieux de vérifier manuellement chaque point de données, un algorithme d’IA peut détecter des modèles et faire des hypothèses pour effectuer diverses tâches que vous lui demandez.
Les couches superposées de codage et de programmes qui traitent ces données peuvent être appelées un réseau neuronal, similaire à la façon dont le cerveau humain se compose de milliards et de milliards de neurones pour créer un système informatique biologique, dans un sens. L’apprentissage en profondeur prend simplement cette fonction cérébrale humaine et l’applique à l’informatique : des milliards et des milliards de neurones connectés via un code au lieu d’impulsions électriques.
Pouvez-vous apprendre le Deep Learning par vous-même ?
Oui! Vous pouvez apprendre l’apprentissage en profondeur complètement et totalement par vous-même, mais cela prendra beaucoup de temps et d’efforts si vous partez d’absolument aucune connaissance sur le code, le traitement des données ou l’algèbre linéaire et le calcul.
Cependant, la plupart des personnes intéressées par l’apprentissage en profondeur ont des connaissances pratiques sur l’un ou l’ensemble de ces sujets. Il est très peu probable que vous n’ayez pas déjà des connaissances préalables qui vous aideront à trouver la meilleure façon d’acquérir des compétences d’apprentissage en profondeur.
Si vous pouvez travailler sur ces compétences pendant 6 à 12 mois en apprenant ces concepts en 5 à 10 heures chaque semaine, vous pourriez alors programmer vos propres modèles d’apprentissage en profondeur en un an !
La section suivante présentera un guide complet sur exactement ce que vous devez apprendre, comment démarrer avec l’apprentissage automatique et passer à l’apprentissage en profondeur, et quelques recommandations pour votre apprentissage en cours de route.
Comment démarrer l’apprentissage de l’apprentissage en profondeur
Comme déjà indiqué, vous devrez vous familiariser avec l’algèbre et le calcul linéaires, traiter et formater de grandes quantités de données et coder dans une multitude de cadres afin de comprendre comment apprendre l’apprentissage en profondeur.
Une fois que vous vous sentez confiant dans votre capacité à relever ces défis, vous êtes vraiment à mi-chemin d’être préparé pour vos propres efforts d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur. Après cela, vous devrez vous concentrer sur le démarrage,
Étape 1 : Configurez correctement votre système
Une fois que vous avez verrouillé les principes de base, vous voudrez concentrer votre attention sur la configuration de votre système informatique pour gérer la modélisation d’apprentissage en profondeur. Maintenant, qu’est-ce que cela a à voir avec la façon d’apprendre l’apprentissage en profondeur ? Eh bien, c’est en fait une étape vitale car, comme vous le verrez à l’étape 2, vous allez devoir vous entraîner !
Si vous avez besoin de guides sur la façon de vous assurer que tout est configuré pour un système prêt pour l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur, consultez tous les articles que nous avons sur les pièces dont vous pourriez avoir besoin pour cette version particulière.
L’apprentissage en profondeur est synonyme de calcul haute performance, mais de nos jours, un poste de travail et un ordinateur portable d’apprentissage en profondeur sérieux au démarrage ne sont pas tout à fait nécessaires. Vous pouvez commencer avec des ensembles de données plus petits sur votre ordinateur de bureau et votre carte graphique, ou tirer parti du cloud computing.
Tester la preuve de concepts avec des ensembles de données plus petits avec un apprentissage en profondeur, attendez-vous à quelques inexactitudes. Une fois que vous avez validé vos compétences, envisagez de construire ou d’acheter votre propre système.
Étape 2 : Commencez à travailler sur des modèles d’apprentissage en profondeur
Pour comprendre la meilleure façon d’apprendre l’apprentissage en profondeur, vous devez comprendre qu’il s’agit simplement de commencer un travail impliquant des modèles d’apprentissage en profondeur qui aident le plus.
Une grande partie de ce que nous apprenons se fait en exécutant l’action, en corrigeant nos erreurs, puis en acquérant des connaissances plus approfondies en cours de route. Par exemple, nous ne commençons pas à apprendre à faire du vélo en nous asseyant et en comprenant comment fonctionnent les engrenages, ce que fait un pignon et les lois du mouvement de Newton.
Non, vous êtes monté sur le vélo et avez essayé de commencer à pédaler ! Ensuite, vous êtes probablement tombé, vous vous êtes relevé, vous avez appris de vos erreurs et vous avez réessayé. Appliquez ce concept à la première fois que vous avez appris à cuisiner ou à utiliser le moteur de recherche de Google. Vous verrez que nous apprenons en comprenant suffisamment pour commencer, puis en découvrant le reste en cours de route.
C’est la première étape qui fait trébucher tout le monde. Le secret pour savoir comment acquérir des compétences d’apprentissage en profondeur? Commencer.
Étape 3 : Étudier la théorie de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur
Si vous voulez vraiment savoir comment apprendre l’apprentissage automatique, puis comment apprendre l’apprentissage en profondeur, vous voudrez vous assurer d’étudier l’apprentissage automatique et la théorie de l’apprentissage en profondeur.
C’est là que vous commencerez à apprendre certaines des principales nuances et pourrez commencer à développer votre base de connaissances en plus des compétences que vous avez déjà développées en commencer. Être un bon élève sur ces sujets essentiels, c’est apprendre à apprendre en profondeur à un niveau beaucoup plus élevé.
Pour d’excellents cours sur la théorie de l’apprentissage en profondeur, je recommande :
Il existe également divers didacticiels sur Youtube et des blogs qui peuvent être utiles lorsque vous maîtrisez les bases. L’apprentissage en profondeur est un sujet dense que vous apprenez au fur et à mesure.
Étape 4 : Créez votre premier modèle d’apprentissage en profondeur
La meilleure façon d’apprendre l’apprentissage en profondeur est de travailler vers un objectif. Au fur et à mesure que vous démarrez et que vous acquérez plus de connaissances, il est temps de commencer à créer votre propre modèle d’apprentissage en profondeur.
Cela peut sembler complètement différent en fonction du type de projet sur lequel vous souhaitez travailler, mais n’essayez rien de trop compliqué pour l’instant. Commencez petit et progressez en veillant à éviter les erreurs courantes d’apprentissage automatique et d’apprentissage en profondeur en cours de route !
Étape 5 : Développez, améliorez et continuez à apprendre sur l’apprentissage en profondeur
La dernière étape de l’apprentissage en profondeur consiste simplement à continuer à apprendre. Devenez un étudiant de l’apprentissage automatique et de l’apprentissage en profondeur, et continuez à créer vos propres modèles et à explorer ce que d’autres ont créé. Essayez de nouveaux modèles, résolvez de nouveaux problèmes et abordez de nouveaux projets.
Si vous êtes sérieux au sujet de l’apprentissage en profondeur, passez à l’étape suivante et essayez un stage ou même une carrière dans le développement de l’apprentissage en profondeur !
Vous cherchez plus d’informations sur l’apprentissage en profondeur ?
Comprendre comment fonctionne l’apprentissage en profondeur peut sembler une tâche écrasante, mais avec la bonne direction, c’est plus que gérable ! L’industrie de l’IA et du développement de l’apprentissage en profondeur se développe chaque année, certains la considérant comme une « compétence future » qui deviendra de plus en plus nécessaire au fil du temps. Donc, que vous souhaitiez apprendre l’apprentissage en profondeur pour le plaisir ou pour une carrière potentielle, il y aura de nombreuses opportunités à l’avenir.