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 daunting (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 pour débuter l'apprentissage profond, vous aidant à partir de zéro et à maîtriser progressivement les concepts et compétences clés de l'apprentissage profond.

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 de grandes quantités de ressources GPU ou TPU, ainsi que d'énormes quantités de mémoire 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 de neurones (Neural Networks) : La base de l'apprentissage profond, imitant la façon dont les neurones du cerveau humain sont connectés.
• Profondeur (Depth) : Se réfère au nombre de couches du réseau de neurones. Plus il y a de couches, plus le modèle peut apprendre des caractéristiques complexes.
• Rétropropagation (Backpropagation) : L'algorithme central de l'entraînement des réseaux de neurones, utilisé pour mettre à jour les poids dans le réseau.
• Fonctions d'activation (Activation Functions) : Introduisent la non-linéarité, permettant aux réseaux de neurones d'apprendre des modèles complexes. Par exemple, ReLU, Sigmoid, Tanh, etc.
• Fonctions de perte (Loss Functions) : Mesurent la différence 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, en réduisant 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 la théorie de base 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 les vidéos du cours Deep Learning du MIT, qui peuvent être visionnées sur Youtube. MIT Deep Learning Course## 2. Mise en place d'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. Installation de 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. Installation de 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 officiel de PyTorch (https://pytorch.org/) pour obtenir les dernières commandes d'installation
     

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

   pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn
   

4. Utilisation de 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 des entraînements d'apprentissage profond dans le cloud.

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

L'apprentissage théorique est important, mais la pratique est encore plus importante. Voici un exemple simple, utilisant 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 le jeu de données : Utiliser le jeu 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 Keras Sequential 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 les Sujets Avancés

Une fois que vous maîtrisez les bases du deep learning, vous pouvez commencer à explorer des sujets plus avancés, tels que :

• Réseaux de Neurones Convolutifs (CNNs): Utilisés pour le traitement d'images et la vision par ordinateur.
• Réseaux de Neurones Récurrents (RNNs): Utilisés pour traiter les données séquentielles, telles que le texte et les séries temporelles.
• Réseaux Long Short-Term Memory (LSTMs) et GRUs: Structures RNN améliorées, capables de mieux gérer les dépendances à long terme.
• Réseaux Génératifs Adversariaux (GANs): 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 de recherche: Lisez les derniers articles de deep learning 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 deep learning de haute qualité, tels que le site officiel de TensorFlow, le site officiel de PyTorch, 机器学习算法工程师, etc.
• Projets open source: Lisez et participez à des projets de deep learning open source, tels que TensorFlow Models, PyTorch Examples, etc.
• Transfer Learning: Comme le souligne @@DSWithDennis, l'apprentissage par transfert peut accélérer l'entraînement des modèles de deep learning. 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

• Pratiquez constamment: Le deep learning est une discipline très pratique, et ce n'est qu'en pratiquant constamment que vous pourrez vraiment la maîtriser.
• Utilisez efficacement les outils de débogage: Comme le mentionne @@humble_ulzzang, apprendre en déboguant du code peut être plus efficace que d'apprendre directement.
• Suivez les dernières avancées: Le domaine du deep learning évolue rapidement, il est donc important de se tenir au courant des dernières avancées de la recherche.
• Participez à la communauté: Rejoignez une communauté de deep learning pour échanger des expériences et des connaissances avec d'autres apprenants. Par exemple, TensorFlow Forum, PyTorch Discuss, etc.
• Tenez compte de l'éthique: Lors de la recherche et de l'application du deep learning, il est important de tenir compte 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 clés de l'apprentissage profond et les appliquer à des problèmes concrets. J'espère que cet article vous aidera à démarrer en douceur dans l'apprentissage profond et à aller de plus en plus loin sur la voie de l'intelligence artificielle !