Conférence de sensibilisation au deep learning
Le deep learning est inclus, est une forme de machine learning.
anaconda: distribution python intégrant outils pour les data sciences.
ouvrir la console conda et installer: tensorflow: Framework deep learning Google. utilisation du GPU keras-gpu:
enthousiasmes et desilusoions 50 ans d'histoire. En 90 , concept d'apres biomimétiques, recreer l'apprentissage du vivant dans les machines: machine learning
le deep learning est une forme de machine learning
determiner des modeles a partir de données de facon autonome/automatique
2 phases distinctes.
recreation du comportement du neurone biologique Le neurone biologique fait le produit scalaire des entrées
le neurone artificiel ne s'utilise pas seul mais en réseau
Le réseau de neurone est capable d’établir un modèle qui une fois calculé peut etre utilisé ailleur.
poids dans un reseau de neurone modélise la plasticité synaptique
machine learning: 2013 2012: reseau de neurones entrainé et capable de faire de la reconnaissance dans les images
deep learning: processus d'apprentissage automatique (ex: reseau de neurones) avec big data (deep = profond car très précis)
principaux concepts apprentissages
apprentissage par transfert: modele deja entrainé utilisé dans un autre contexte
alogo regression: sortie dans un espace continu algo de classification: sortie dans un espace discret
apprentissage non supervisé encore peu utilisé, non maitrisé encore. Les données sans label
apprentissage par renforcement: utliser dans un contexte dynamique algo a un set d'actions les taches a accomplir sont données environnement deterministe notion de recompense lorsque l'enchainement des actions est adapté.