Séance de cours

Apprendre avec les réseaux neuronaux profonds

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Dans cours

MATH-412: Statistical machine learning

A course on statistical machine learning for supervised and unsupervised learning ...

Description

Cette séance de cours explore les raisons du succès de l'apprentissage en profondeur, en explorant comment les grands réseaux simplifient le problème d'optimisation, atténuent les problèmes de gradient et bénéficient de vastes ensembles de données étiquetés. Il traite également du phénomène intrigant des réseaux profonds à la fois suréquipement et généralisation, remettant en question la théorie de l'apprentissage statistique classique. La séance de cours se termine en soulignant les performances empiriques de l’apprentissage profond dans divers domaines et les défis actuels de l’apprentissage semi-supervisé.

Enseignant·e

Yoav Zemel

Source officielle

Proximité ontologique

Information engineering

Apprentissage automatique: Réseau de neurones artificiels

Concepts associés (32)

Apprentissage automatique

L'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.

Apprentissage auto-supervisé

L'apprentissage auto-supervisé ("self-supervised learning" en anglais) (SSL) est une méthode d'apprentissage automatique. Il apprend à partir d'échantillons de données non étiquetés. Il peut être considéré comme une forme intermédiaire entre l'apprentissage supervisé et non supervisé. Il est basé sur un réseau de neurones artificiels. Le réseau de neurones apprend en deux étapes. Tout d'abord, la tâche est résolue sur la base de pseudo-étiquettes qui aident à initialiser les poids du réseau.

Apprentissage profond

L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning, deep structured learning, hierarchical learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux pour résoudre des tâches complexes grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage.

Apprentissage non supervisé

Dans le domaine informatique et de l'intelligence artificielle, l'apprentissage non supervisé désigne la situation d'apprentissage automatique où les données ne sont pas étiquetées (par exemple étiquetées comme « balle » ou « poisson »). Il s'agit donc de découvrir les structures sous-jacentes à ces données non étiquetées. Puisque les données ne sont pas étiquetées, il est impossible à l'algorithme de calculer de façon certaine un score de réussite.

Apprentissage supervisé

L'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.

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Perception : Approches fondées sur les données

Explore la perception dans l'apprentissage profond pour les véhicules autonomes, couvrant la classification d'image, les méthodes d'optimisation, et le rôle de la représentation dans l'apprentissage automatique.

Réseaux neuronaux multicouches: Deep Learning

Couvre les fondamentaux des réseaux neuronaux multicouches et de l'apprentissage profond.

Algorithmes gradués dans l'apprentissage à haute dimension

Fournit des informations sur les algorithmes basés sur les gradients, les mystères d'apprentissage profond, et les défis des problèmes non convexes.

Splines et apprentissage automatique

Explore l'apprentissage supervisé comme un problème mal posé et l'intégration de splines adaptatives clairsemées dans les architectures neurales.

La généralisation dans l'apprentissage profond

Explore la généralisation dans l'apprentissage profond, couvrant la complexité du modèle, le biais implicite, et le phénomène de double descente.

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Apprentissage auto-supervisé

Apprentissage profond

Apprentissage non supervisé

Apprentissage supervisé

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