FIDLE / Bases , concepts et histoire des réseaux de neurones

Introduction à la formation Fidle

Présentation de la formation

• Bonjour et bienvenue à cette nouvelle saison de Fidle, une formation en direct sur YouTube.

• Fidle est une formation libre, gratuite et ouverte à tous, axée sur le Deep Learning et l'intelligence artificielle.

• La formation est soutenue par l'Institut d'intelligence artificielle MIAI de Grenoble, le CNRS et l'Université Grenoble Alpes.

Ressources disponibles

• Tous les supports de cours sont accessibles gratuitement sur le site du CNRS, incluant des PDF et des environnements pour les travaux pratiques.

• Les participants peuvent réaliser des travaux pratiques légers qui ne seront pas obligatoires pour suivre la formation.

Interaction avec les participants

Outils de gestion des questions

• Un outil Q&A (q2a.fidle.cs.fr) est mis en place pour poser des questions durant la session.

• Le chat YouTube peut être utilisé pour commentaires ou blagues, mais les questions sérieuses doivent passer par Q&A.

Structure de l'événement

• L'événement se déroule sur trois plateaux virtuels : un à Grenoble et deux autres à Paris.

• Plus de 620 personnes sont déjà présentes en ligne, ce qui montre un grand intérêt pour la formation.

Engagement et informations supplémentaires

Interaction souhaitée

• Les organisateurs encouragent les participants à interagir via le chat YouTube et à poser leurs questions dans l'outil Q&A.

Abonnement aux mises à jour

Introduction à la liste Agoria et aux formations

Présentation de la liste Agoria

• La liste Agoria a été créée pour permettre des échanges au-delà des formations proposées, notamment autour de l'intelligence artificielle (IA).

• Accessible via le lien fidle.cnrs.fr/agoria, cette plateforme vise à créer une communauté d'échange sur l'IA, permettant aux abonnés de poser des questions et partager des informations.

• Contrairement à la liste d'information Fidle qui est unidirectionnelle, la liste Agoria permet une interaction entre tous les membres.

Autres listes disponibles

• D'autres listes existent, comme celle dédiée au développement logiciel dans le monde académique, où les utilisateurs peuvent échanger sur divers langages de programmation tels que Cobol, Python ou Julia.

• La liste Calcul est ouverte à tous pour discuter des problématiques liées au calcul scientifique.

Structure et contenu des formations

Aperçu des parcours proposés

• Les formations débutent par une introduction aux concepts fondamentaux de l'IA sans prérequis nécessaires.

• À partir de janvier, un parcours intitulé "L'IA comme outil" sera proposé pour ceux ayant une curiosité scientifique ou souhaitant explorer les outils du Deep Learning.

Objectifs pédagogiques

• L'objectif principal est d'utiliser l'intelligence artificielle pour faire avancer la science en explorant diverses architectures possibles dans ce domaine.

Approfondissement et prérequis

• Un second parcours se concentrera sur les acteurs contemporains de l'IA avec un prérequis : maîtriser Python. Des travaux pratiques seront intégrés pour appliquer les connaissances acquises.

Avancées en intelligence artificielle

Dernières tendances et technologies

• Le troisième parcours abordera les avancées récentes en IA, nécessitant d'avoir suivi le deuxième module. Ce segment se penchera sur le Deep Learning et ses dernières innovations technologiques.

Études de cas pratiques

• Une attention particulière sera portée sur le retour d'expérience concernant l'affinage des modèles LLM (Large Language Models), incluant des études spécifiques sur leur optimisation.

Attestations et reconnaissance

Introduction aux concepts fondamentaux du Deep Learning

Attestation de suivi

• Un dispositif sera mis en place pour permettre aux participants de récupérer des attestations de suivi, notamment pour les écoles doctorales.

• Le respect du RGPD est souligné, avec une absence d'inscription nominative pour protéger la vie privée des participants.

Exploration du Deep Learning

• La présentation se décompose en plusieurs étapes : définition du Deep Learning et distinction par rapport au Machine Learning.

• Une introduction mathématique simplifiée sera fournie pour expliquer les réseaux de neurones et le concept de neurone artificiel.

Histoire et évolution de l'intelligence artificielle

• Un survol historique de l'intelligence artificielle depuis ses débuts jusqu'à aujourd'hui, incluant des défis rencontrés au fil des ans.

• Discussion sur les compétitions dans le domaine, questionnant si un gagnant définitif a émergé.

Travaux pratiques et approche pédagogique

Méthodologie d'apprentissage

• Les participants peuvent suivre les exemples présentés sous forme de travaux pratiques (TP), avec la possibilité d'expérimenter à leur rythme.

• L'accent est mis sur la compréhension des principes sans nécessiter une maîtrise complète du code Python dès le début.

Approche empirique vs théorique

• L'histoire scientifique est abordée à travers deux paradigmes : l'approche empirique initiale suivie par une modélisation mathématique plus rigoureuse.

• Exemple illustratif : construction expérimentale des cathédrales défiant les lois physiques, reliant cela à l'évolution vers une approche plus théorique.

Développement informatique et modélisation

Évolution technologique

• Avec le développement informatique dans les années 50, il devient possible d'automatiser le calcul et d'intégrer des équations mathématiques dans le code.

Paradigmes de la Science et Intelligence Artificielle

La Modélisation Classique et ses Limites

• La modélisation classique a permis des avancées significatives, comme la construction d'avions et de satellites, grâce à l'augmentation de la puissance de calcul.

• Jim Grey a théorisé en 2007 un quatrième paradigme : la science pilotée par les données, qui revient aux fondamentaux expérimentaux.

• Ce paradigme se concentre sur l'observation des données pour modéliser le comportement sans recourir à des équations mathématiques complexes.

L'Approche Basée sur les Données

• Le quatrième paradigme permet d'explorer des problèmes trop complexes pour être compris théoriquement, en s'appuyant sur l'observation des données.

• À partir de modèles classiques, il est possible de générer des quantités massives de données artificielles pour alimenter cette approche scientifique.

Intelligence Artificielle et Machine Learning

• Le machine learning est défini comme l'apprentissage à partir des données, représentant le cœur du quatrième paradigme.

• Il existe un décalage dans les discussions entre experts (ex. Bertrand), ce qui peut mener à une compréhension différente du machine learning.

Deep Learning : Un Sous-Ensemble du Machine Learning

• Le deep learning est un sous-ensemble du machine learning axé sur les réseaux neuronaux, permettant une spécialisation dans ce domaine.

• La profondeur dans le deep learning fait référence au nombre de couches dans les réseaux neuronaux, similaire à l'épaisseur du cerveau humain.

Apprentissage Social chez les Abeilles

• Des études montrent que les abeilles possèdent un apprentissage social qui améliore leur communication et leur capacité à localiser des ressources alimentaires.

• Cet apprentissage social est crucial non seulement chez les abeilles mais aussi chez les humains, soulignant son importance universelle dans le développement cognitif.

Cartographie de l'Apprentissage Machine

Introduction aux concepts d'apprentissage machine

Les quatre grands concepts de l'apprentissage

• L'apprentissage machine se divise en quatre grandes catégories : supervisé, non supervisé, apprentissage par renforcement et transfert d'apprentissage.

• Ces concepts ne sont pas spécifiques au deep learning mais s'étendent à toutes les technologies d'intelligence artificielle basées sur l'apprentissage.

Apprentissage supervisé

• L'apprentissage supervisé utilise des données labellisées pour entraîner un modèle. Par exemple, on peut utiliser des photos de chats et de lapins avec des étiquettes correspondantes.

• Le modèle apprend à classer les images en fonction des exemples fournis, permettant ainsi une prédiction sur de nouvelles images non vues auparavant.

Prédictions et classifications

• Après l'entraînement, le modèle peut effectuer des classifications qualitatives ou catégorielles, comme identifier si une image est celle d'un chat ou d'un lapin.

• Les résultats incluent souvent un pourcentage de confiance dans la classification (ex. 85% que c'est un lapin).

Régression dans l'apprentissage machine

• La régression est utilisée pour faire des prédictions quantitatives, comme estimer le prix d'une maison en fonction de ses caractéristiques.

• Une prédiction météorologique (ex. température prévue) est également considérée comme une régression.

Apprentissage semi-supervisé et auto-supervisé

Coûts et complexité du labelage

• L'étiquetage des données pour l'apprentissage supervisé est coûteux et complexe; il existe donc des méthodes semi-supervisées qui allègent ce processus.

Auto-supervision

• L'auto-supervision permet aux modèles d'obtenir leur propre labellisation à partir des données elles-mêmes, facilitant ainsi le traitement de grands ensembles de données sans annotation manuelle exhaustive.

Utilisation efficace des corpus massifs

• En utilisant de grands corpus disponibles sur Internet, les modèles peuvent apprendre à générer du texte ou à compléter automatiquement les informations manquantes dans un texte donné.

Questions sur la modélisation complexe

Problèmes liés aux modèles complexes

Comprendre la complexité des modèles d'intelligence artificielle

Observation et Modèles Noirs

• La discussion aborde l'observation des phénomènes sans pouvoir les expliquer complètement, soulignant que cela sera un sujet central pour la semaine suivante.

• Le concept de "boîte noire" est introduit, où les modèles d'IA peuvent être difficiles à interpréter malgré leur efficacité.

Modèles de Langage

• Introduction au VLM (modèle de langage vidéo), qui combine texte et images, avec une référence spécifique à GPT-4.

• Clarification sur les types de modèles : LLM (modèle de langage large) et VLM (modèle de langage vidéo).

Questions et Réponses

• Invitation aux participants à poser des questions tout en reconnaissant le temps limité pour la présentation.

• Demande d'exemples d'intelligence artificielle qui ne relèvent pas du machine learning.

Intelligence Artificielle vs Apprentissage Machine

• Exemple donné : logiciels de planification dans les aéroports, illustrant une forme d'IA sans apprentissage machine.

• Mention de la recherche opérationnelle comme un domaine clé d'IA non lié au machine learning, avec des développements significatifs dans les années 80 et 90.

Apprentissage Supervisé et Non Supervisé

• Distinction entre apprentissage supervisé (données labellisées) et non supervisé (données non labellisées).

• Difficultés liées à l'étiquetage manuel des données, illustrées par l'exemple des photos d'animaux.

Clusterisation dans l'Apprentissage Non Supervisé

• Exposé sur comment classer automatiquement des données non étiquetées en utilisant des caractéristiques discriminantes comme la forme des oreilles.

Introduction à l'apprentissage supervisé et non supervisé

Réduction de dimensionnalité

• L'apprentissage supervisé est lié à la réduction de dimension, particulièrement pertinent pour les données textuelles qui peuvent avoir des centaines voire des milliers de dimensions.

• Les outils automatiques d'apprentissage aident à simplifier la compréhension et la manipulation des données complexes.

Utilisation de l'apprentissage non supervisé

• L'apprentissage non supervisé est très pratique pour l'analyse de données, contrairement à l'intelligence artificielle actuelle qui se concentre sur le supervisé et l'autosupervisé.

• Le non supervisé permet d'éviter certaines limitations de l'analyse humaine, tandis que le supervisé nécessite un grand volume de données annotées.

Stratégies intermédiaires : Apprentissage actif

• L'active learning est une stratégie intermédiaire entre les données annotées coûteuses et celles qui ne le sont pas. Elle est cruciale dans les contextes scientifiques où les annotations sont chères.

• Cette méthode implique un préapprentissage avec un petit dataset annoté pour ensuite annoter efficacement des données non étiquetées.

Processus itératif d'annotation

• Un processus itératif permet d'annoter astucieusement le minimum de données nécessaires, en utilisant ce qu'on appelle un oracle.

• Bien que complexe à mettre en œuvre, cette approche est extrêmement intéressante dans des environnements où les coûts d'annotation sont élevés.

Autres types d'apprentissage

Apprentissage par renforcement

• L'apprentissage par renforcement implique un agent interagissant avec son environnement, recevant des récompenses ou pénalités basées sur ses actions.

• Ce type d’apprentissage est souvent illustré par des intelligences artificielles jouant à des jeux vidéo ou contrôlant des robots.

Clarification sur l'autosupervisé vs non supervisé

• Une discussion s'engage sur la distinction entre autosupervisé et non supervisé ; certains considèrent que l'autosupervisé utilise les mêmes techniques que le supervisé mais sans annotations explicites.

• Dans ce cadre, on tente de deviner les labels directement à partir des données elles-mêmes, ce qui peut prêter à confusion quant à leur classification.

Conclusion sur la labellisation

Apprentissage Automatique et Génération d'Images

Prédiction à partir des Données

• L'apprentissage automatique peut prédire des éléments manquants dans une image, par exemple, en cachant une partie de celle-ci pour que le modèle devine ce qui manque.

• Le but est d'entraîner le modèle à reconnaître et compléter les parties manquantes, ce qui contribue à un apprentissage efficace.

Utilisation du Modèle

• Une fois entraîné, le modèle permet de générer des images avec une grande précision, illustrant l'efficacité des techniques modernes d'apprentissage.

Transfert d'Apprentissage

• Le transfert d'apprentissage consiste à utiliser des connaissances acquises sur une tâche (comme la reconnaissance de lapins et chats) pour faciliter l'apprentissage sur une nouvelle tâche (comme distinguer girafes et éléphants).

• Cette méthode est plus efficace car elle évite de repartir de zéro pour chaque nouvelle spécialisation.

Types d'Apprentissages

• Les concepts tels que l'apprentissage supervisé, non supervisé et par renforcement sont universels et s'appliquent aussi bien aux machines qu'à l'apprentissage animal.

Outils et Techniques

• Les réseaux de neurones peuvent être utilisés dans divers contextes d'apprentissage. Le Deep Learning est particulièrement polyvalent mais n'est pas exclusif à l'intelligence artificielle.

Environnement Technique pour l'Apprentissage

Langage Python au Centre

• Bien que plusieurs langages puissent être utilisés (C++, Fortran), Python est dominant dans le domaine du Deep Learning grâce à sa simplicité et ses bibliothèques robustes.

Bibliothèques Principales

• Les deux principales bibliothèques utilisées sont Keras/TensorFlow pour les applications industrielles et PyTorch pour la recherche. Keras est souvent préféré pour sa facilité d'utilisation.

Transition vers PyTorch

• À partir de janvier, il y aura un focus accru sur PyTorch en raison de son adoption croissante dans la recherche actuelle.

Complexité Logicielle

Introduction au Machine Learning et Deep Learning

Concepts de base du Machine Learning

• Le machine learning nécessite une compréhension des algorithmes classiques, tels que ceux utilisés dans les bibliothèques comme Pandas.

• L'importance de maîtriser l'environnement matériel est soulignée, car le logiciel seul ne suffit pas pour réussir dans ce domaine.

Défis matériels et ressources nécessaires

• Les modèles d'intelligence artificielle, notamment les réseaux de neurones, nécessitent une puissance de calcul significative, souvent fournie par des GPU.

• Travailler avec des données complexes comme des images exige beaucoup de ressources matérielles, ce qui peut devenir coûteux.

Accès aux supercalculateurs

• Des ressources mutualisées sont disponibles via des supercalculateurs comme Jan, offrant un accès à 3200 GPU pour la recherche académique et industrielle.

• Le modèle LLM Bloom a été préentraîné sur Jan pendant trois mois, illustrant l'efficacité de ces supercalculateurs par rapport à des ordinateurs personnels.

Comprendre le Deep Learning

Introduction au Deep Learning

• Une transition vers le deep learning est amorcée après avoir posé les bases du machine learning traditionnel.

• L'objectif est d'expliquer les concepts mathématiques sous-jacents aux neurones artificiels tout en rendant cela accessible.

Régression linéaire comme exemple fondamental

• La régression linéaire est présentée comme un concept clé pour comprendre comment prédire une variable à partir d'une autre.

• Un exemple concret utilise la surface d'une maison pour prédire son prix au mètre carré, illustrant l'application pratique de la régression linéaire.

Méthodologie pour trouver la droite de régression

Comment Trouver la Position Idéale d'une Droite dans un Nuage de Points

Introduction à la Position Idéale

• La recherche de la position idéale d'une droite est abordée, en soulignant l'importance de cette position pour s'intégrer au mieux dans un nuage de points.

• Bien que le calcul direct soit possible, il devient rapidement complexe avec un grand nombre de points, rendant les calculs peu pratiques.

Limites des Calculs Directs

• Les ordinateurs quantiques pourraient potentiellement faciliter ces calculs à l'avenir, mais actuellement, cela reste trop compliqué et peu intéressant.

• Une approche itérative est proposée pour ajuster progressivement la position de la droite afin d'atteindre une meilleure adéquation avec les points.

Mesure de la Distance

• Des fonctions mathématiques comme l'erreur quadratique moyenne sont utilisées pour mesurer la distance entre la droite et les points du nuage.

• Plus cette distance est petite, mieux c'est ; elle représente une sorte d'indicateur de qualité pour le positionnement de la droite.

Processus Itératif et Fonction d'Erreur

• Le processus consiste à déplacer progressivement la droite tout en surveillant une courbe d'erreur qui indique si on se rapproche ou s'éloigne de l'idéal.

• L'objectif est donc d'atteindre le minimum sur cette fonction d'erreur par des ajustements successifs.

Optimisation et Gradient

• Ce processus itératif est décrit comme un phénomène d'optimisation où l'on suit le gradient pour réduire l'erreur.

La Descente de Gradient et l'Optimisation

Concepts de Base sur la Pente

• La descente de gradient est comparée à une montagne, où il existe plusieurs façons de descendre. On peut choisir des petits pas ou des grands pas, chaque méthode ayant ses risques.

• Une pente plus forte permet une descente rapide, mais cela nécessite un ralentissement lorsque la pente s'adoucit pour atteindre le minimum.

Fonction de Perte et Optimisation

• La fonction de perte est essentielle pour calculer l'erreur dans le modèle. Le gradient représente la dérivée de cette fonction.

• L'optimisation consiste à ajuster les paramètres du modèle pour trouver sa position idéale. Des concepts mathématiques seront approfondis en janvier.

Processus Itératif d'Optimisation

• Un graphique illustre comment on itère pour ajuster la courbe en fonction des données, en calculant l'erreur et en appliquant le gradient.

• Ce processus itératif fonctionne efficacement même avec un grand nombre de points (ex: 100 millions), sans nécessiter tous les points à chaque étape.

Outils et Méthodes d'Optimisation

• Il existe divers outils et méthodes d'optimisation pour améliorer la descente de gradient, semblable à apprendre à skier.

• Les algorithmes peuvent varier en efficacité selon le contexte, mais le principe fondamental reste constant : minimiser l'erreur par rapport au modèle souhaité.

Régression Polynomiale vs Linéaire

• La régression polynomiale permet d'adapter un modèle aux données non linéaires, contrairement à la régression linéaire qui ne peut représenter que des relations simples.

• L'ordre du polynôme détermine sa complexité ; un ordre élevé permet d'épouser des formes plus complexes dans les données.

Complexité des Données

Comprendre la Complexité des Modèles de Régression

La Limitation des Modèles Linéaires

• Les modèles linéaires ne peuvent pas représenter des phénomènes complexes, comme une courbe, car ils simplifient trop la réalité.

• Une courbe avec un bon degré de souplesse peut mieux représenter la distribution d'un nuage de points, contrairement à une droite qui est trop rigide.

Surapprentissage et Sous-apprentissage

• Un modèle trop flexible (comme une courbe orange trop souple) suit les détails du nuage de points mais perd en signification par rapport à la distribution globale.

• Le sous-apprentissage se produit lorsque le modèle n'est pas assez complexe pour capturer les nuances du phénomène étudié.

Importance de l'Équilibre dans l'Apprentissage

• L'apprentissage machine doit éviter le surapprentissage, où le modèle devient trop spécifique aux cas particuliers au détriment de sa généralisation.

• Ce principe est fondamental non seulement en apprentissage machine mais aussi dans l'apprentissage humain et animal.

Introduction aux Neurones Artificiels

• Après avoir discuté des concepts d'apprentissage, il est temps d'explorer ce qu'est un neurone artificiel et son fonctionnement.

Exemple Pratique : Étudiants et Résultats Académiques

• Un exemple fictif illustre comment les heures de sommeil et de travail influencent les résultats académiques d'étudiants comme Alice, Bob, Carole et Daniel.

Introduction à la régression logistique

Concepts de base et objectifs

• La discussion commence par l'utilisation d'environ 200 à 300 observations d'étudiants, incluant des statistiques sur les heures de travail et de sommeil, pour prédire les résultats aux examens.

• On introduit la notion de fonction linéaire dans le cadre de la régression logistique, où X1 représente les heures de sommeil et X2 les heures travaillées.

Mécanisme de prédiction

• Les données sont multipliées par des poids (W1 et W2), ajoutées à un biais (B), puis passées dans une fonction d'activation logistique pour obtenir une prédiction notée y chapeau.

• Si y chapeau est inférieur à 0,5, on considère que l'examen est raté ; s'il est supérieur, il est réussi.

Fonctionnement interne

• La formule générale utilisée est X1 * W1 + X2 * W2 + B. Cette somme pondérée est ensuite transformée en probabilité via la fonction logistique.

• L'ensemble du processus jusqu'à la fonction d'activation suit le même principe que celui utilisé en régression linéaire.

Entraînement des modèles

Descente de gradient

• Pour déterminer les poids (W1, W2) et le biais (B), on utilise une méthode appelée descente de gradient qui ajuste ces paramètres pour minimiser l'erreur.

• Bien que la fonction de perte soit différente en raison du résultat probabiliste, le principe reste identique à celui utilisé dans la régression linéaire.

Neurones artificiels

• Ce mécanisme constitue un neurone artificiel ; ainsi, on peut considérer que la régression logistique équivaut à un réseau neuronal avec un seul neurone.

Application pratique

Exemples concrets

• Un exemple pratique montre qu'avec ce modèle simple, on peut atteindre environ 91% de précision dans les prédictions correctes sur un ensemble donné d'observations.

Limites du modèle

• Malgré cette performance élevée, il existe toujours une marge d'erreur due au bruit dans les données ; atteindre 100% n'est pas possible car certains points sont distribués aléatoirement.

Classification linéaire

Représentation des Problèmes et Données

Simplification de la représentation

• La représentation du problème est simplifiée à deux dimensions : le nombre d'heures de sommeil et le nombre d'heures de travail. D'autres paramètres pourraient être inclus pour une meilleure pertinence.

Complexité des modèles

• Dans le monde réel, la complexité intégrée dans les modèles est souvent insuffisante par rapport à la réalité. Cela soulève des questions sur l'efficacité des représentations simplifiées.

Terminologie en apprentissage machine

• Les termes "fonction de coût" et "fonction de perte" sont considérés comme identiques, bien qu'il y ait une préférence pour l'un ou l'autre selon le contexte.

Données aberrantes (Outliers)

• Le terme "outlier" désigne des données aberrantes qui ne correspondent pas aux attentes statistiques. En français, cela se traduit par "données aberrantes".

Importance des données

• Les données jouent un rôle central dans l'apprentissage machine. Des données biaisées ou incomplètes peuvent mener à un modèle inefficace, ce qui sera exploré plus en détail dans les prochaines sessions.

Neurones Artificiels et Apprentissage

Fonctionnement du neurone artificiel

• Un neurone artificiel fonctionne comme une fonction linéaire avec une fonction d'activation, permettant un processus d'apprentissage itératif pour affiner son comportement.

Histoire et évolution

• Une discussion sur l'évolution des réseaux neuronaux au cours des 80 dernières années sera abordée, incluant les avancées récentes telles que ChatGPT et AlphaFold.

Intelligence : Définition et Perspectives

Qu'est-ce que l'intelligence ?

• L'intelligence peut être définie comme la capacité à percevoir, inférer et conserver l'information. Elle implique également la capacité à faire des choix éclairés dans un monde complexe.

Approfondissement de la définition

Comprendre l'intelligence : Définitions et Approches

Définitions de l'intelligence

• L'intelligence est définie comme la capacité à appliquer des comportements adaptatifs dans un environnement donné, avec deux grandes familles de définitions.

• Une définition clé décrit l'intelligence comme la capacité à percevoir des informations, les organiser et les stocker pour adapter son comportement, évoquant une approche évolutionniste.

• La perception et l'inférence jouent un rôle crucial ; on peut inférer des choses non perçues grâce aux connaissances mémorisées.

• Une deuxième définition plus matérialiste se concentre sur un ensemble de fonctions mentales liées à la connaissance conceptuelle et rationnelle.

• Cette approche intellectuelle valorise les concepts de haut niveau, soulignant une séparation entre différentes conceptions de l'intelligence.

Approches Connexionniste vs Symbolique

• Deux mondes opposés émergent : le monde connexionniste, qui se concentre sur des fonctions élémentaires (neurones), et le monde symbolique, qui manipule des concepts élevés.

• Dans le modèle connexionniste, l'intelligence est vue comme un traitement d'informations via des briques élémentaires plutôt que par une approche symbolique complexe.

• Le symbolisme implique la manipulation de concepts abstraits tels que les mathématiques, représentant une vision plus sophistiquée de l'intelligence humaine.

• L'idée que l'intelligence humaine ne se résume pas simplement à des connexions neuronales souligne la complexité du cerveau humain au-delà d'une simple mécanique matérielle.

• Un article recommandé fournit un panorama détaillé sur ces approches divergentes en intelligence artificielle.

Modélisation de l'Intelligence

• Les deux approches (connexionniste et symbolique) s'opposent dans leur conception respective de modéliser et reproduire l'intelligence humaine.

La logique et le symbolisme dans la pensée humaine

L'inférence et la mortalité

• Discussion sur l'exemple classique de la logique : "Tout homme est mortel, Socrate est un homme, donc Socrate est mortel". Cela illustre l'importance de l'inférence dans la pensée symbolique.

Limites de l'intelligence artificielle

• Argument selon lequel il n'est pas possible d'atteindre des concepts complexes comme l'intelligence humaine uniquement par des méthodes artificielles. Le symbolisme reste essentiel pour comprendre ces concepts.

Approches inductive et déductive

• Présentation des deux approches :

• Inductive : Observation d'entrées et sorties pour créer un modèle basé sur les données.

• Déductive : Utilisation d'un programme informatique où les résultats sont basés sur des règles établies par des experts.

Rôle de l'expert dans le développement de programmes

• Importance d'avoir un expert pour écrire des programmes informatiques. Les experts apportent leur compétence pour développer des modèles mathématiques nécessaires à ces programmes.

Biais dans les données et expertise

• Reconnaissance que tant les experts humains que les données peuvent être biaisés. Les deux approches (inductive et déductive) ont leurs propres limites, mais elles ont prouvé leur efficacité.

Évolution historique des approches en intelligence artificielle

Analyse du ratio de publication

• Examen du ratio de publications entre les approches connexionniste (en orange) et symbolique (en bleu). L'approche connexionniste a dominé dès les années 40, avant même l'avènement de l'informatique.

Croissance exponentielle des publications

• Notation que depuis 2015, il y a eu une explosion du nombre de publications liées à l'approche connexionniste, atteignant potentiellement jusqu'à 20 000 publications par mois récemment.

Contexte historique du connexionnisme

L'Évolution du Perceptron et l'Intelligence Artificielle

Les Origines du Perceptron

• Des psychologues et mathématiciens brillants ont exploré comment modéliser l'intelligence, aboutissant à la création du perceptron en 1957 par Frank Rosenblatt.

• Le perceptron est une machine avec un seul neurone artificiel, capable de classer des données simples comme des formes géométriques. C'est un classifieur linéaire.

Fonctionnement et Applications

• Le perceptron utilise une fonction d'activation pour apprendre à partir de données, illustré par le célèbre dataset Iris qui classe différentes espèces de fleurs.

• Un exemple pratique montre que le perceptron fonctionne efficacement sur ce dataset, démontrant son potentiel dans la classification.

Impact Historique et Limites

• En 1956, lors d'une conférence au Dartmouth College, le terme "intelligence artificielle" a été introduit par des pionniers tels que Marvin Minsky et John McCarthy.

• Bien que ces chercheurs aient reconnu les capacités limitées du perceptron (ne pouvant réaliser que certaines fonctions logiques), ils ont ouvert la voie à l'intelligence symbolique.

L'Hiver de l'Intelligence Artificielle

• Dans les années 60, malgré les avancées technologiques, les attentes irréalistes autour du perceptron ont conduit à une désillusion lorsque ses promesses n'ont pas été tenues.

• Les travaux de Minsky et d'autres ont critiqué le perceptron dans leur livre publié en 1969, contribuant ainsi à un déclin temporaire dans le financement et l'intérêt pour l'IA.

Conséquences et Réactions

• Les promesses non tenues concernant des applications révolutionnaires comme les chars autonomes ou la traduction automatique ont entraîné une perte de confiance dans le domaine.

Problèmes de qualité d'image et solutions

Solutions proposées pour améliorer la qualité d'image

• L'intervenant suggère de rafraîchir la page si la qualité d'image est mauvaise, indiquant que cela pourrait résoudre le problème.

• Une référence à l'époque de l'ORTF est faite, soulignant que les technologies passées étaient plus simples à gérer.

Introduction au symbolisme et à l'intelligence artificielle

Concepts clés du symbolisme en IA

• Discussion sur les systèmes experts comme exemple typique de l'intelligence artificielle symbolique.

• Mention de l'extinction des machines Lisp, marquant le début du déclin du symbolisme dans le domaine.

Évolution vers le connexionnisme

Transition vers des approches connexionnistes

• Malgré le déclin du symbolisme, quelques laboratoires ont continué à explorer le connexionnisme et les réseaux de neurones.

• Introduction des concepts fondamentaux tels que la rétropropagation (Rumelhart, 1986) et les réseaux convolutifs (Yann LeCun).

Développement des réseaux neuronaux

Avancées techniques dans les réseaux neuronaux

• Avant 1986, seuls des réseaux avec un neurone étaient utilisés, limitant leur capacité à résoudre uniquement des problèmes linéaires.

• Proposition d'un réseau neuronal multi-couches imitant un cerveau humain pour traiter des informations complexes.

Structure des réseaux neuronaux

Composition et fonctionnement interne

• Explication sur la structure d'un réseau neuronal : couche d'entrée, couches cachées et couche de sortie.

• Chaque neurone dans une couche cachée reçoit toutes les valeurs de la couche précédente pour effectuer ses calculs.

Apprentissage par rétropropagation

Mécanismes d'apprentissage dans les réseaux neuronaux

• Importance du calcul des poids lors de l'apprentissage via descente de gradient dans un réseau multi-neuronal.

• Rumelhart a introduit en 1986 une méthode permettant aux réseaux d'apprendre efficacement grâce à cette approche.

Processus prédictif dans les réseaux neuronaux

Étapes clés du processus prédictif

• Description du cycle où le réseau reçoit des observations et génère une prédiction basée sur ces données.

Comprendre la rétropropagation dans les réseaux de neurones

Introduction à la mise à jour des poids

• La mise à jour des poids se fait en partant des couches de sortie vers la couche d'entrée, un processus essentiel pour l'apprentissage du réseau.

• Les couches de neurones sont organisées en colonnes, et leur succession définit la profondeur du modèle. Le calcul se déroule séquentiellement.

Processus Feedforward et Backpropagation

• Le feedforward consiste à faire descendre les données dans le réseau pour obtenir une prédiction, suivi par le calcul de la perte.

• La rétropropagation permet de mettre à jour les poids en ajustant chaque neurone individuellement, allant du fond vers l'entrée.

Évolution historique des réseaux de neurones

• Depuis les années 80, il est possible d'avoir un véritable apprentissage grâce aux mises à jour des réseaux de neurones.

• L'assemblage de fonctions linéaires permet aux réseaux d'aborder des problèmes non linéaires, ce qui représente une avancée majeure.

Contexte et défis dans l'intelligence artificielle

• Dans les années 80, le monde symbolique était en crise tandis que le connexionnisme émergeait comme solution pour traiter des problèmes complexes.

• D'autres méthodes comme SVM ont également été développées durant cette période, offrant une approche mathématique performante.

Avancées technologiques et impact sur l'apprentissage automatique

• Une augmentation significative de la puissance de calcul a eu lieu depuis les années 90, facilitant ainsi le traitement complexe des données.

• Le développement d'Internet a permis une explosion dans la disponibilité et le volume des datasets nécessaires pour entraîner ces modèles.

Transition vers le Deep Learning

• À partir des années 2000, on observe un passage clair vers le machine learning avec un besoin croissant en performance computationnelle.

La Bascule du Deep Learning en 2012

L'importance de 2012 dans le Deep Learning

• En 2012, un tournant symbolique et réel s'est produit dans le domaine du Deep Learning, marquant une transition significative par rapport aux méthodes précédentes.

• Bien que le grand public n'ait pas immédiatement reconnu l'impact du Deep Learning, des applications comme ChatGPT ont commencé à émerger, illustrant son potentiel.

• Une compétition de classification d'images a vu la participation de nombreux laboratoires de recherche avec des algorithmes avancés, soulignant l'enjeu compétitif et l'ego impliqué.

Les avancées technologiques

• Avant 2012, les outils comme SVM étaient performants mais avaient des limites. Un doctorant a introduit un réseau de neurones qui a réduit le taux d'erreur de moitié.

• Ce changement a marqué un véritable changement de paradigme dans la recherche sur les réseaux neuronaux.

Compétitions et Révolution Technologique

• Des événements similaires se sont produits avec AlphaFold en 2018, où un réseau neuronal a surpassé les méthodes classiques pour la génération de structures protéiques.

• Des vidéos historiques montrent comment ces innovations ont été perçues à l'époque, mettant en lumière leur impact sur la communauté scientifique.

Évolution des Publications Scientifiques

Changement dans les publications

• Une analyse des publications montre une transition claire entre les recherches sur SVM (en bleu) et celles sur les réseaux neuronaux (en orange), indiquant une montée en puissance du Deep Learning depuis 2012.

• Cette évolution est marquée par une explosion des publications liées aux réseaux neuronaux qui continue d’augmenter.

Modèles Pionniers

• AlexNet est mentionné comme un modèle clé ayant participé au concours ImageNet, ouvrant la voie à d'autres modèles innovants tels que ResNet.

Transition vers le Traitement du Langage Naturel

L'émergence des Transformers

• À partir de 2018, il y a eu une bascule vers le traitement automatique du langage naturel grâce aux architectures Transformer introduites en 2017.

Convergence Multimodale

• Aujourd'hui, on observe une convergence entre le traitement du langage et celui de l'image grâce aux Transformers. Cela marque une nouvelle étape dans l'évolution technologique.

Vers un Avenir Génératif

Impact des Outils Modernes

• Les outils modernes comme ChatGPT découlent directement des avancées réalisées depuis 2012 et mettent en avant une tendance vers la génération créative.

La Problématique de la Structure des Protéines

Importance de la Forme des Protéines

• Dans le domaine des sciences de la vie, la fonction d'une protéine dépend principalement de sa forme plutôt que de sa composition chimique.

• Trouver la forme d'une protéine à partir de sa séquence est complexe et nécessitait auparavant plusieurs années d'études, souvent un doctorat.

AlphaFold : Une Révolution Technologique

• AlphaFold a révolutionné le processus en permettant une prédiction rapide de la structure des protéines à partir de leur séquence, souvent en moins de 10 secondes.

• Bien qu'AlphaFold soit très efficace pour beaucoup de protéines, il existe encore des limitations dans son application universelle.

Évolution des Modèles et Défis Associés

• L'évolution rapide des modèles d'apprentissage automatique entraîne une augmentation exponentielle du nombre de paramètres nécessaires pour les réseaux neuronaux.

• Par exemple, les modèles comme GPT ont vu leur taille exploser, avec des milliards à trillions de paramètres, soulevant des préoccupations sur les ressources nécessaires.

Adoption Rapide et Impact Sociétal

• ChatGPT a atteint un million d'utilisateurs en seulement 5 jours, illustrant l'impact immédiat et significatif que ces outils peuvent avoir sur la société.

• Cette adoption rapide témoigne d'une véritable révolution sociétale comparable à celle apportée par Internet.

Biais et Complexité dans l'Apprentissage Automatique

• Les biais peuvent se cacher tout au long du processus allant des données à l'application finale, rendant difficile l'identification et la correction.

Discussion sur le syndrome Mad et l'apprentissage automatique

Syndrome Mad et ses implications

• Le syndrome Mad est mentionné comme un sujet de recherche, avec une publication référencée par son DOI. La confirmation de ce syndrome est encore attendue.

• Il est souligné que l'apprentissage à partir de données générées par des modèles peut entraîner une dégénérescence des résultats produits, illustrant les risques associés à l'utilisation de données synthétiques.

Défis dans la transposition des outils

• Une difficulté majeure réside dans la transposition des outils d'apprentissage automatique vers le monde réel, ainsi que dans l'impact social potentiel de ces technologies.

• Le cadre légal autour de ces technologies est également abordé, indiquant qu'il sera discuté plus en détail lors d'une prochaine séquence.

Suivi de la recherche en intelligence artificielle

• La difficulté croissante de suivre les publications scientifiques en raison du volume élevé (20 000 publications par mois) est mise en avant.

• Des outils basés sur l'intelligence artificielle sont suggérés pour aider à trier et évaluer la qualité des informations dans le domaine de la recherche.

Accès aux ressources pédagogiques

Environnement d'apprentissage disponible

• Les participants peuvent accéder à un environnement complet via le site fidel.cnrs.fr, incluant toutes les séquences préenregistrées et les travaux pratiques.

• Des vidéos enregistrées récemment sont disponibles sur la chaîne Fidel, offrant un contenu garanti sans déconnexion.

Installation et utilisation de Docker

• L'environnement proposé peut être récupéré sous forme d'image Docker ou installé manuellement. Cela permet d'utiliser un environnement similaire à celui utilisé dans les laboratoires.

• L'installation manuelle nécessite environ 5 à 7 Go d'espace disque et implique plusieurs fichiers Python. L'utilisation de Docker est recommandée pour simplifier cette installation.

Procédure d'installation détaillée

• Pour installer Docker, il suffit de suivre les instructions fournies sur leur site web. Une vidéo explicative pourrait être ajoutée ultérieurement pour faciliter ce processus.

Installation et Utilisation des Machines

Procédure d'installation

• La procédure d'installation est détaillée sur le site FID, mais elle n'est pas aussi simple qu'elle pourrait paraître. Les utilisateurs doivent être conscients que des environnements complexes peuvent rendre l'installation difficile.

Complexité de l'environnement

• Bien que l'environnement ne soit pas intuitif, il est important de prendre le temps d'essayer. Si les utilisateurs rencontrent des difficultés avant Noël, cela ne doit pas les décourager car plusieurs sujets seront abordés par la suite.

Sujets à venir

• Des discussions sur les données et des problèmes éthiques sont prévues pour les semaines suivantes. Un exemple concret sera présenté pour illustrer ces concepts.

Réseaux de Neurones et Apprentissage

Structure du réseau de neurones

• Un exemple de régression utilisant un réseau complètement connecté sera examiné. Ce type de réseau comprend une couche d'entrée qui reçoit les données, suivie de couches cachées menant à une couche de sortie.

Processus d'apprentissage

• Le processus d'apprentissage implique la prédiction basée sur des observations, suivie par la comparaison avec les résultats attendus via une fonction de perte. Cette fonction permet ensuite la mise à jour du réseau grâce à la rétropropagation.

Séparation des données

• Les données sont séparées en deux ensembles : un pour l'apprentissage (80%) et un autre pour le test. Cela permet au modèle d'apprendre efficacement tout en étant évalué sur des données non vues.

Itération et Évaluation

Boucle d'entraînement

• Le modèle passe par plusieurs itérations où chaque époque représente un passage complet du jeu de données dans le réseau avec mise à jour des poids après chaque prédiction.

Importance des époques

• Chaque époque permet au modèle d'améliorer ses performances progressivement en revoyant plusieurs fois les mêmes données, ce qui simule le processus d'apprentissage humain.

Courbe de progression

Progrès et Surapprentissage dans l'Apprentissage Automatique

Exercices en Classe et Évaluation

• Les élèves effectuent des exercices avec le professeur, ce qui leur permet de progresser progressivement. Cependant, il y a un problème : malgré cette progression, le professeur garde deux exercices pour l'évaluation finale.

• Ces deux exercices sont utilisés pour tester les élèves sur des données qu'ils n'ont jamais rencontrées auparavant, ce qui soulève la question de l'apprentissage basé sur des données inconnues.

Courbes d'Apprentissage

• Une courbe d'apprentissage montre une progression initiale suivie d'une régression. Il existe un point idéal où l'apprentissage est optimal avant que le modèle ne commence à régresser.

• L'apprentissage se poursuit avec les données connues, mais cela peut entraîner une régression sur les données de test si on continue trop longtemps, illustrant ainsi le concept de surapprentissage.

Généralisation et Objectifs Pédagogiques

• Le but est d'apprendre correctement et de généraliser les connaissances acquises. Pour un enseignant, il s'agit de s'assurer que les élèves comprennent bien la matière et peuvent appliquer leurs connaissances à des problèmes nouveaux.

• Si les élèves se contentent de bachoter sans comprendre réellement, ils ne seront pas capables d’appliquer leurs compétences à des situations inédites.

Stratégies d'Apprentissage

• Il est parfois préférable de faire une pause dans l'étude pour permettre au cerveau de se reposer avant de reprendre. Cela inclut également des activités comme faire du sport ou passer du temps avec des amis.

• L’apprentissage se fait en parallèle avec des tests réguliers utilisant des données non vues par le modèle afin d’évaluer son efficacité sans perturber son apprentissage.

Techniques pour Éviter le Surapprentissage

• Des techniques existent pour éviter le surapprentissage, telles que la régularisation. Un exemple simple est l’early stopping qui arrête automatiquement l’apprentissage lorsque la performance commence à diminuer.

• Ces outils permettent une surveillance efficace durant l’apprentissage afin d’arrêter au bon moment et ainsi optimiser les résultats obtenus par le modèle.

Exemple Pratique : Prédiction de la Qualité du Vin

Analyse des Données de Vin

Introduction au Dataset

• Le dataset contient des compositions chimiques du vin, incluant le pH, la quantité d'alcool et de sucre, ainsi qu'une dizaine d'autres paramètres physiques.

• L'objectif est de prédire la note attribuée par des œnologues à chaque vin en fonction de ces paramètres.

Workflow d'Analyse

• Le workflow classique commence par l'initialisation de l'environnement Python et le chargement des données depuis un fichier CSV.

• Les données sont ensuite préparées en les séparant en ensembles d'apprentissage et de test (80/20 ou 70/30).

• La normalisation des données est cruciale pour que le réseau de neurones puisse traiter les valeurs correctement, généralement entre -1 et 1.

Création et Entraînement du Modèle

• Après la préparation, on crée le modèle de réseau de neurones. Cette étape est relativement simple et concise.

• L'étape suivante consiste à entraîner le modèle avec les données préparées avant d'évaluer les résultats obtenus.

Utilisation de Docker pour l'Environnement

• L'utilisation de Docker Desktop permet une gestion simplifiée des environnements virtuels Python nécessaires pour ce projet.

• On peut démarrer un environnement virtuel manuellement ou via Docker, facilitant ainsi l'accès aux outils requis comme Jupyter Lab.

Initialisation dans Jupyter Lab

• Pour démarrer Jupyter Lab dans un conteneur Docker, il faut activer l'environnement virtuel puis lancer Jupyter Lab.

• Une fois lancé, Jupyter Lab affiche un fichier README contenant plusieurs notebooks dont celui qui traite spécifiquement du vin (K wine 1).

Conclusion sur l’Utilisation des Notebooks

Introduction à la préparation des données

Simplification du code

• L'objectif est de simplifier le code sans se concentrer sur des éléments graphiques comme Matplotlib, afin d'alléger la partie programmation.

Récupération des données

• Le dataset récupéré contient plusieurs paramètres tels que l'acidité, la volatilité, et la qualité (note de l'onologue), qui est le paramètre à prédire.

Utilisation de Jupyter Notebook

• Jean-Luc utilise un raccourci clavier dans Jupyter pour exécuter les cellules. Il mentionne que le bouton Play ou Shift + Entrée peut être utilisé pour cela.

Importance des travaux pratiques

• Les travaux pratiques seront essentiels à partir de janvier pour poursuivre l'apprentissage. La première partie ne nécessite pas une insistance particulière sur ces aspects.

Séparation des datasets

• Il est crucial de séparer les datasets d'apprentissage et de test pour éviter le surapprentissage (overfitting).

Normalisation des données

Processus de normalisation

• Après avoir séparé les données en ensembles d'entraînement et de test, il est important de normaliser les données pour faciliter leur traitement par le réseau neuronal.

Détails techniques sur la normalisation

• La normalisation implique soustraire la moyenne et diviser par l'écart type. Cela permet d'obtenir des valeurs plus gérables pour le modèle.

Exemples concrets

• Des exemples sont donnés concernant les valeurs d'acidité et d'alcool avant et après normalisation, illustrant comment ces transformations rendent les données plus adaptées au modèle.

Construction du réseau neuronal

Structure du réseau neuronal

• Le modèle comprend une couche d'entrée, deux couches cachées avec 64 neurones chacune utilisant une fonction d'activation ReLU, et une couche de sortie avec un seul neurone pour prédire la note.

Fonctionnalités du modèle

• La couche de sortie n'a pas besoin d'une fonction d'activation car elle prédit une valeur continue.

Optimisation et métriques

• Une fonction d'optimisation RMSProp est utilisée avec une fonction de perte MSE. Les métriques comme MAE aident à évaluer la performance du modèle en mesurant l'erreur absolue entre les valeurs prédites et réelles.

Questions fréquentes

Nécessité de normaliser les données

Normalisation des Données dans les Réseaux de Neurones

Importance de la Normalisation

• La normalisation des données est essentielle pour le bon fonctionnement des réseaux de neurones, car elle permet d'obtenir des valeurs comprises entre -1 et 1.

• Pour centrer les données, on soustrait la moyenne et divise par l'écart type, ce qui donne une moyenne à zéro et un écart type à un.

Traitement des Images

• Les valeurs des pixels d'une image doivent être normalisées. Par exemple, en divisant chaque pixel par 255, on obtient des valeurs entre 0 et 1.

• Si cette normalisation n'est pas effectuée, cela peut entraîner une baisse significative de la performance du modèle.

Architecture du Réseau

• Le choix du nombre de neurones (par exemple, 64) et le nombre de couches sont cruciaux pour l'architecture du réseau. Cela reste souvent empirique.

• L'architecture doit être adaptée à la complexité de la tâche ainsi qu'à la quantité de données disponibles.

Complexité du Modèle

• Augmenter le nombre de neurones ou la profondeur d'un modèle augmente sa complexité. Il est important d'adapter cette complexité à la tâche spécifique.

• Une technique pour éviter l'overfitting consiste à diminuer la taille du modèle, bien que cela puisse réduire ses performances sur certaines tâches.

Considérations Matérielles

• Les recommandations matérielles suggèrent d'utiliser des multiples de "l" pour les GPU afin d'optimiser les performances.

Descente de Gradient

• Contrairement aux méthodes mathématiques rigoureuses comme SV, il n'y a aucune garantie que la descente de gradient atteigne un minimum global dans les réseaux neuronaux.

• Cette incertitude peut être perturbante pour ceux issus des mathématiques pures qui s'attendent à plus de rigueur.

Approximation Mathématique

• Bien que nous ne puissions pas garantir un minimum global avec les réseaux neuronaux, ils fonctionnent souvent efficacement malgré cette incertitude.

• L'approche repose sur l'approximation mathématique plutôt que sur une certitude absolue concernant les minima globaux.

Lancement de l’Apprentissage

• Le lancement effectif de l'apprentissage nécessite quelques lignes simples pour créer le modèle et spécifier les données d'apprentissage ainsi que le nombre d'époques souhaité.

Processus d'apprentissage d'un modèle de réseau de neurones

Introduction au traitement des données

• Le processus commence par le traitement de 10 valeurs à la fois, qui sont passées dans le réseau pour récupérer la fonction de perte.

• Ce modèle est simple et rapide, contrairement aux modèles plus complexes qui nécessitent des semaines d'apprentissage.

Évaluation des performances du modèle

• Les indicateurs tels que la fonction de perte et la MAE (Mean Absolute Error) sont affichés pour évaluer l'apprentissage.

• La MAE indique un écart absolu moyen de 0,54 entre les prédictions et les valeurs réelles, ce qui est acceptable dans une échelle de notation entre 0 et 10.

Analyse des courbes d'apprentissage

• Les courbes montrent que la MSE (Mean Squared Error) diminue rapidement au début mais stagne après quelques itérations.

• La courbe orange représentant les données de test est cruciale; elle montre que l'apprentissage se stabilise rapidement après quelques époques.

Surapprentissage et ajustement du modèle

• Il y a un risque de surapprentissage lorsque la MAE continue à progresser sans bénéfice réel sur les données de test.

• À partir de la huitième époque, il n'y a plus d'amélioration significative sur les données test, indiquant qu'il serait judicieux d'arrêter l'entraînement.

Utilisation pratique du modèle

• Une fois entraîné, le modèle peut être utilisé pour faire des prédictions basées sur des observations spécifiques comme le pH du vin.

• L'utilisation du code pour sauvegarder et récupérer le modèle est simple; une seule ligne suffit pour effectuer une prédiction.

Exemples concrets et mise en œuvre

• Un exemple pratique montre comment le modèle prédit la valeur d'une bouteille de vin en comparant les valeurs prédites avec celles réelles.

• Le notebook utilisé pour cette démonstration contient environ 150 lignes, illustrant que même des modèles simples peuvent être mis en œuvre efficacement.

Questions ouvertes sur l'application du modèle

Discussion sur l'évaluation des vins

Problématiques de la qualité du vin

• La discussion débute par une interrogation sur la pertinence et les problèmes potentiels liés à l'évaluation de la qualité des vins.

• Il est mentionné que le dataset utilisé concerne spécifiquement des vins portugais, ce qui soulève des questions sur l'applicabilité de ces données à d'autres régions viticoles.

Importance du contexte et des données

• L'exemple concret d'un dataset portugais souligne que les standards d'évaluation peuvent varier selon les régions, comme entre le Portugal et la Californie.

• La nécessité d'adapter les mesures physico-chimiques aux standards locaux est mise en avant pour garantir une évaluation précise.

Biais dans l'évaluation

• Le modèle d'apprentissage dépend fortement du contexte des données, avec un accent sur la subjectivité inhérente à l'évaluation humaine.

• Les biais techniques sont également abordés, notamment concernant la précision des instruments de mesure utilisés pour évaluer divers paramètres du vin.

Limitations et erreurs potentielles

• Des préoccupations sont soulevées quant aux erreurs de mesure et aux données manquantes qui pourraient affecter l’évaluation globale.

• L'importance de considérer tous les aspects lors de l'évaluation (comme la couleur ou le goût) est soulignée pour éviter des biais significatifs.

Illustration par un exemple pratique

• Une illustration concrète montre comment différents biais peuvent influencer les résultats d'une étude sur les vins, mettant en lumière la complexité du domaine.

Classification par image dans le cadre de l'apprentissage automatique

Introduction à un problème de classification

• La discussion se déplace vers un problème de classification basé sur une image représentant un chiffre, introduisant ainsi un nouveau type d'analyse.

Caractéristiques techniques

• Les dimensions spécifiques (28x28 pixels) sont mentionnées, indiquant qu'il s'agit d'un problème lié à haute dimensionnalité dans le traitement d'image.

Méthodologie appliquée

• Bien que similaire aux précédentes discussions, il est précisé que différentes fonctions d'activation seront utilisées pour adapter le modèle au problème spécifique de classification.

Performance attendue

Introduction aux Réseaux de Neurones et Traitement d'Images

Présentation des Images et Réseaux

• Les images utilisées sont en noir et blanc, représentant des chiffres manuscrits.

• Le réseau est composé de neurones complètement connectés, ce qui n'est pas optimal pour le traitement d'images.

• La technologie évoquée fait référence aux travaux de Yann LeCun sur les réseaux convolutifs, bien que l'exemple soit antérieur à ses recherches.

Traitement des Pixels

• Chaque pixel de l'image est traité individuellement comme une entrée dans le réseau.

• Les valeurs brutes issues du réseau ne sont pas directement interprétables; elles nécessitent un traitement supplémentaire.

Transformation en Probabilités

• La fonction Softmax est utilisée pour transformer les valeurs de sortie en probabilités, rendant les résultats plus compréhensibles.

• La classe avec la probabilité la plus élevée est déterminée comme étant la classe prédite par le modèle.

Utilisation de Softmax dans la Classification

Fonctionnement de Softmax

• Softmax convertit un vecteur brut en un vecteur où chaque composante représente une probabilité entre 0 et 1.

• Cette fonction est essentielle pour la classification multiclasse, permettant d'identifier plusieurs classes simultanément.

Dataset MNIST

• Le dataset utilisé pour cet exemple est MNIST, contenant 50 000 images de chiffres manuscrits.

• Ce dataset est considéré comme fondamental dans le domaine de l'apprentissage machine, souvent cité dans les publications académiques.

Conclusion et Perspectives

Prochaines Étapes

• Une nouvelle séquence sera présentée prochainement, abordant des concepts fondamentaux liés aux données.

La Préparation des Données dans le Deep Learning

Importance de la préparation des données

• La préparation des données représente plus de 50 % du temps investi dans les projets d'apprentissage automatique, souvent jusqu'à 70 ou 80 %. Cela souligne l'importance cruciale de cette étape.

• Les défis liés aux données incluent la compréhension des biais et la correction des valeurs aberrantes, ce qui rend le processus complexe et ouvert à diverses interprétations.

Complexité des modèles et types de données

• Le choix du modèle approprié pour différents types de données est un problème complexe. Il nécessite une réflexion approfondie sur les caractéristiques spécifiques des données à traiter.

• Le Deep Learning dépend fortement de la volumétrie des données disponibles sur Internet, en plus du soutien technologique comme les GPU.

Conclusion et perspectives futures