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Making AI aDBeuespineLsesaRrenailnitgy avec Pytorch CChihuahua CMu ?n CChihuahua CChihuahua CMu ?n CChihuahua CMu ?n CChihuahua vs Mu ?n Est ce possible de classi ?er automatiquement ces images CDeep Learning CMachine Learning Apprendre à modeliser un problème Machine Learning Donner la possibilité à une machine d ? apprendre sans avoir été programmée explicitement Apprentissage de la modélisation à partir de données Classi ?cation CLe Deep Learning CNeurone biologique Les dendrites reçoivent un signal électrique Les Synapses transforment ce signal Au delà d ? un certain seuil le neurone s ? active excitation - envoi d ? un signal à d ? autres neurones CNeurone formel Représentation mathématique d ? un neurone biologique Activation Fonction Seuil CFonctions d ? activations CPerceptron Activation classe Pas d ? activation classe ou Perceptron Neurone arti ?ciel utilisé pour faire de la classi ?cation - Apprentissage Trouver les poids qui marchent CPerceptron simple Problème XOR ? ? ? Solution d ? un perceptron simple Bonne solution CRéseaux de neurone Perceptron à une couche Poids paramètres du réseau Une couche caché Entrées Couche cachée Couche de sortie Chaque neurone de la couche cachée est connecté à toutes les entrées Peut demander enormement de neurones sur la couche cachée CPerceptron multicouche Poids paramètres du réseau Entrées Besoin de moins de neurones au global s ? il y a plusieurs couches Information mieux representée - Hierarchie Couches cachées Couche de sortie CPrédiction d ? un réseaux de neurones Transformation des données Données en entrée mu ?n chihuahua mu ?n chihuahua Prédiction On envoit les images en groupes - Batch d ? images CDeep Learning Images Comment donner une image à un réseau de neurones Image Tenseur en dimension CDeep Learning Images Chaque neurone de la ere couche est connecté à chaque pixel de l ? image Images - pixels en entrée - Transformation de l ? image pour applatir les channels de couleurs CDeep Learning Frameworks CDeep Learning Frameworks CPytorch CApprentissage d ? un réseau neurones cachée Entrées neurones de sortie poids poids Presque dix millions de paramètres poids à trouver - Comment faire ? ? ? ? ? CApprentissage d ? un réseau de neurones - Calculer l ? erreur Fonction cout loss Distance entre mes prédictions et la verité le label - Objectif minimiser la fonction de coût réduire les erreurs du réseau Trouver les poids qui rendent l ? erreur la plus petite possible Problème pas de solution analytique Solution aller petit à petit vers une meilleure solution - Gradient direction de la solution CRetropropagation du gradient Transformation des données Batch de données en entrée Propagation des erreur Mise à jour des poids paramètres Prédictions ChihLuaahubae lsMu ?n a Calcul des erreurs Une MAJ des poids par batch de données CApprentissage Puissance de calcul Enormement de petits calculs en parralèle Utilisation de carte graphiques GPUs Apprentissage peutêtre très long jours semaines mois et compliqué CPytorch CDeep Learning Images CFully-connected versus Convolutions on images CConvolutions Filtre de convolution CConvolutions ?ltres Detecteur de contour Réseau convolutionnel -