Comment débuter l'apprentissage profond avec des ressources gratuites ? Un guide pratique

L'apprentissage profond, en tant que composante essentielle de l'intelligence artificielle, transforme nos vies et notre travail à une vitesse sans précédent. De la conduite autonome au diagnostic médical en passant par le traitement du langage naturel, les applications de l'apprentissage profond sont omniprésentes. Cependant, pour les débutants, les connaissances théoriques et les opérations pratiques de l'apprentissage profond peuvent sembler un peu intimidantes. Heureusement, il existe une multitude de ressources gratuites sur Internet qui peuvent nous aider à démarrer facilement. Cet article, basé sur des discussions sur X/Twitter, compile un guide pratique d'introduction à l'apprentissage profond pour vous aider à maîtriser progressivement les concepts et compétences clés de l'apprentissage profond, en partant de zéro.

1. Comprendre les bases de l'apprentissage profond

Avant de se lancer dans la pratique, il est essentiel de comprendre les concepts de base de l'apprentissage profond. Comme le souligne @@techhybrindia, l'IA n'est pas seulement une question de données et d'algorithmes, elle nécessite également une puissance de calcul importante. Les modèles d'apprentissage profond nécessitent d'importantes ressources GPU ou TPU, ainsi qu'une mémoire massive et une capacité de calcul à haute vitesse pour être entraînés. Par conséquent, la compréhension de ces bases matérielles est essentielle pour comprendre l'ampleur et la complexité de l'apprentissage profond.

Concepts clés :

• Réseaux neuronaux (Neural Networks) : La base de l'apprentissage profond, imitant la façon dont les neurones du cerveau humain sont connectés.
• Profondeur (Depth) : Fait référence au nombre de couches du réseau neuronal. Plus il y a de couches, plus le modèle peut apprendre des caractéristiques complexes.
• Rétropropagation (Backpropagation) : L'algorithme central de l'entraînement des réseaux neuronaux, utilisé pour mettre à jour les poids dans le réseau.
• Fonctions d'activation (Activation Functions) : Introduisent la non-linéarité, permettant aux réseaux neuronaux d'apprendre des modèles complexes. Par exemple, ReLU, Sigmoid, Tanh, etc.
• Fonctions de perte (Loss Functions) : Mesurent l'écart entre les résultats prédits par le modèle et les résultats réels, utilisées pour optimiser les paramètres du modèle. Par exemple, l'erreur quadratique moyenne (MSE), la perte d'entropie croisée (Cross-Entropy Loss), etc.
• Optimiseurs (Optimizers) : Utilisés pour mettre à jour les paramètres du modèle et réduire la valeur de la fonction de perte. Par exemple, la descente de gradient (Gradient Descent), Adam, SGD, etc.

Ressources d'apprentissage gratuites :

• Livres :

  • @@khushabu_27, @@swapnakpanda, @@Shruti_0810 ont partagé des livres gratuits sur l'IA et le ML fournis par le MIT. Parmi eux, « Understanding Deep Learning » est une très bonne lecture d'introduction.
    • Understanding Deep Learning : Ce livre présente en détail tous les aspects de l'apprentissage profond, des concepts de base aux techniques avancées.
    • Foundations of Machine Learning : Ce livre couvre les théories fondamentales de l'apprentissage automatique, ce qui est très utile pour comprendre les principes de l'apprentissage profond.
  • @@KirkDBorne a recommandé « Why Machines Learn — The Elegant Math Behind Modern AI » et « Deep Learning Foundations and Concepts ». Ces deux livres peuvent vous aider à comprendre l'apprentissage profond d'un point de vue mathématique.

• Cours en ligne :

  • @@shamimai1 a recommandé les cours gratuits proposés par Google, tels que « Understanding machine learning » et « Introduction to Large Language Models ». Ces cours peuvent vous aider à comprendre rapidement les concepts de base de l'apprentissage profond et des LLM.
  • @@mehmetsongur_ a partagé des vidéos du cours Deep Learning du MIT, qui peuvent être visionnées sur Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Mettre en place un environnement d'apprentissage profond

Pour pratiquer l'apprentissage profond, il est d'abord nécessaire de mettre en place un environnement de développement approprié. Les frameworks d'apprentissage profond couramment utilisés incluent TensorFlow et PyTorch.

Étapes :

1. Installer Python : L'apprentissage profond utilise principalement le langage Python pour le développement. Il est recommandé d'installer Python 3.6 ou une version ultérieure.
2. Installer TensorFlow ou PyTorch :
   • TensorFlow :

     pip install tensorflow
     # Si votre machine possède un GPU NVIDIA et que CUDA et cuDNN sont déjà installés, vous pouvez installer la version GPU de TensorFlow
     # pip install tensorflow-gpu
     

   • PyTorch :

     # Choisissez la commande d'installation appropriée en fonction de votre système d'exploitation et de votre version de CUDA, par exemple :
     pip install torch torchvision torchaudio
     # Il est recommandé de visiter le site Web de PyTorch (https://pytorch.org/) pour obtenir les dernières commandes d'installation
     

3. Installer d'autres bibliothèques nécessaires : Par exemple, NumPy, Pandas, Matplotlib, etc.

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Utiliser Jupyter Notebook ou Google Colab : Jupyter Notebook fournit un environnement de programmation interactif, idéal pour les expériences et l'apprentissage de l'apprentissage profond. Google Colab fournit des ressources GPU gratuites, vous permettant d'effectuer l'entraînement d'apprentissage profond dans le cloud.

3. Mise en pratique : Construire votre premier modèle d'apprentissage profond

L'apprentissage théorique est important, mais la pratique est encore plus importante. Voici un exemple simple d'utilisation de Keras (l'API de haut niveau de TensorFlow) pour construire un modèle d'apprentissage profond pour la classification d'images :

Étapes :

1. Importer les bibliothèques nécessaires :

   import tensorflow as tf
   from tensorflow import keras
   from tensorflow.keras import layers
   import matplotlib.pyplot as plt
   

2. Charger l'ensemble de données : Utiliser l'ensemble de données MNIST intégré à Keras (images de chiffres manuscrits).

   (x_train, y_train), (x_test, y_test) = keras.datasets.mnist.load_data()
   

3. Prétraiter les données : Normaliser les données d'image entre 0 et 1.

   x_train = x_train.astype("float32") / 255.0
   x_test = x_test.astype("float32") / 255.0
   

4. Construire le modèle : Utiliser l'API Sequential de Keras pour construire un modèle CNN simple.

   model = keras.Sequential(
       [
           keras.Input(shape=(28, 28, 1)),
           layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
           layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
           layers.Conv2D(64, kernel_size=(3, 3), activation="relu"),
           layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2)),
           layers.Flatten(),
           layers.Dropout(0.5),
           layers.Dense(10, activation="softmax"),
       ]
   )
   model.summary() # Afficher la structure du modèle
   

5. Compiler le modèle : Configurer l'optimiseur, la fonction de perte et les métriques d'évaluation.

   model.compile(loss="sparse_categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])
   

6. Entraîner le modèle :

   batch_size = 128
   epochs = 10
   model.fit(x_train, y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_split=0.1)
   

7. Évaluer le modèle :

   score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
   print("Test loss:", score[0])
   print("Test accuracy:", score[1])
   

8. Afficher les résultats

   # Visualiser quelques résultats de prédiction de l'ensemble de test
   predictions = model.predict(x_test[:10])
   predicted_labels = [tf.argmax(prediction).numpy() for prediction in predictions]
   ``````python
   plt.figure(figsize=(15, 5))
   for i in range(10):
       plt.subplot(1, 10, i+1)
       plt.imshow(x_test[i], cmap='gray')
       plt.title(f"Predicted: {predicted_labels[i]}")
       plt.axis('off')
   plt.show()
   

4. Apprentissage approfondi : explorer des sujets avancés

Une fois que vous maîtrisez les bases de l'apprentissage profond, vous pouvez commencer à explorer des sujets plus avancés, tels que :

• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN) : Utilisés pour le traitement d'images et la vision par ordinateur.
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN) : Utilisés pour traiter les données séquentielles, telles que le texte et les séries chronologiques.
• Réseaux de mémoire à long terme (LSTM) et GRU : Structures RNN améliorées, capables de mieux gérer les dépendances à long terme.
• Réseaux antagonistes génératifs (GAN) : Utilisés pour générer de nouvelles données, telles que des images, de l'audio et du texte.
• Modèles Transformer : Utilisés pour le traitement du langage naturel, par exemple BERT, GPT, etc.

Ressources d'apprentissage gratuites :

• Lecture d'articles : Lisez les derniers articles sur l'apprentissage profond pour vous tenir au courant des dernières avancées de la recherche. Vous pouvez utiliser des moteurs de recherche tels que Google Scholar pour trouver des articles.
• Blogs et tutoriels : Il existe de nombreux blogs et tutoriels de haute qualité sur l'apprentissage profond, tels que le site officiel de TensorFlow, le site officiel de PyTorch, Ingénieur en algorithmes d'apprentissage automatique, etc.
• Projets open source : Lisez et participez à des projets open source d'apprentissage profond, tels que TensorFlow Models, PyTorch Examples, etc.
• Transfer Learning : Comme le souligne @@DSWithDennis, l'apprentissage par transfert peut accélérer l'entraînement des modèles d'apprentissage profond. Vous pouvez utiliser des modèles pré-entraînés, tels que ResNet, VGG, etc., et les affiner pour les adapter à votre tâche spécifique.

5. Précautions et astuces

• Persévérer dans la pratique : L'apprentissage profond est une discipline très pratique. Ce n'est qu'en pratiquant constamment que vous pourrez vraiment la maîtriser.
• Utiliser judicieusement les outils de débogage : Comme le mentionne @@humble_ulzzang, apprendre en déboguant du code peut être plus efficace que d'apprendre directement.
• Se tenir au courant des dernières avancées : Le domaine de l'apprentissage profond évolue rapidement, il est donc important de se tenir au courant des dernières avancées de la recherche.
• Participer à la communauté : Rejoignez une communauté d'apprentissage profond pour échanger des expériences et des connaissances avec d'autres apprenants. Par exemple, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss, etc.
• Se soucier de l'éthique : Lors de la recherche et de l'application de l'apprentissage profond, il est important de se soucier des questions éthiques connexes, telles que la confidentialité des données, l'équité des algorithmes, etc.

RésuméL'apprentissage profond est un domaine rempli d'opportunités et de défis. En utilisant des ressources gratuites, en mettant en place un environnement de développement approprié et en persévérant dans la pratique, vous pouvez également maîtriser les concepts et les compétences de base de l'apprentissage profond et les appliquer à des problèmes concrets. J'espère que cet article vous aidera à démarrer en douceur avec l'apprentissage profond et à progresser sur la voie de l'intelligence artificielle !