Types de techniques d'apprentissage par IA utilisées en vision par ordinateur

Machine learning est un type d'artificial intelligence (AI) qui aide les ordinateurs à apprendre à partir de données afin de prendre des décisions de manière autonome, sans nécessiter de programmation détaillée pour chaque tâche. Cela implique de créer des algorithmic models capables d'identifier des motifs dans les données. En identifiant des motifs dans les data et en apprenant à partir de ceux-ci, ces algorithmes peuvent améliorer progressivement leur performance au fil du temps.

L'un des domaines où le machine learning joue un rôle crucial est la computer vision, un domaine de l'IA qui se concentre sur les visual data. La Computer vision utilise le machine learning pour aider les ordinateurs à détecter et reconnaître des motifs dans les images et les vidéos. Portée par les avancées du machine learning, la global market value de la computer vision est estimée à environ 175,72 milliards de dollars d'ici 2032.

Dans cet article, nous allons explorer les différents types de machine learning utilisés en computer vision, notamment l'apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement et par transfert, ainsi que le rôle de chacun dans diverses applications. C'est parti !

Aperçu de l'apprentissage automatique en vision par ordinateur#

La computer vision s'appuie sur le machine learning, en particulier sur des techniques telles que le deep learning et les neural networks, pour interpréter et analyser des informations visuelles. Ces méthodes permettent aux ordinateurs d'exécuter des computer vision tasks telles que detecting objects dans les images, classifying images par catégorie et recognizing faces. Le machine learning est également indispensable pour les computer vision applications en temps réel, comme le quality control dans la manufacturing et le medical imaging dans la healthcare. Dans ces cas, les neural networks aident les ordinateurs à interpréter des données visuelles complexes, par exemple en analyzing brain scans pour detecting tumors.

En fait, de nombreux modèles de computer vision avancés, comme Ultralytics YOLO11, sont construits sur des réseaux de neurones.

Fig 1. Segmentation de scanners cérébraux utilisant Ultralytics YOLO11.

Il existe plusieurs types de méthodes d'apprentissage en apprentissage automatique, comme l'apprentissage supervisé, l'apprentissage non supervisé, l'apprentissage par transfert et l'apprentissage par renforcement, qui repoussent les limites de ce qui est possible en vision par ordinateur. Dans les sections suivantes, nous explorerons chacun de ces types pour comprendre comment ils contribuent à la vision par ordinateur.

Explorer l'apprentissage supervisé#

Supervised learning est le type de machine learning le plus couramment utilisé. Dans l'apprentissage supervisé, les modèles sont trained à l'aide de labeled data. Chaque entrée est étiquetée avec la sortie correcte, ce qui aide le modèle à apprendre. À l'instar d'un student learning avec un professeur, ces données étiquetées servent de guide ou de superviseur.

Pendant l'training, le modèle reçoit à la fois des données d'entrée (les informations à traiter) et des données de sortie (les bonnes réponses). Cette configuration aide le modèle à apprendre le lien entre les entrées et les sorties. L'objectif principal de l'apprentissage supervisé est de permettre au modèle de découvrir une règle ou un motif qui relie précisément chaque entrée à sa sortie correcte. Grâce à cette mise en correspondance, le modèle peut faire des prédictions précises lorsqu'il rencontre de nouvelles données. Par exemple, la reconnaissance faciale en computer vision s'appuie sur l'apprentissage supervisé pour identifier des visages sur la base de ces motifs appris.

Une application courante consiste à déverrouiller ton smartphone grâce à la reconnaissance faciale. Le modèle est entraîné sur des images étiquetées de ton visage afin que, lorsque tu souhaites déverrouiller ton téléphone, il compare l'image en direct avec ce qu'il a appris. S'il détecte une correspondance, ton téléphone se déverrouille.

Fig 2. La reconnaissance faciale peut être utilisée pour déverrouiller ton smartphone.

Comment fonctionne l'apprentissage non supervisé en IA ?#

Unsupervised learning est un type de machine learning qui utilise des données non étiquetées : le modèle ne reçoit aucune guidance ni aucune bonne réponse lors de l'entraînement. Il apprend plutôt à découvrir des motifs et des insights par lui-même.

L'apprentissage non supervisé identifie des modèles en utilisant trois méthodes principales :

• Clustering : regroupe des points de données similaires. Il est utile pour des tâches telles que le customer segmentation, où des clients similaires peuvent être regroupés en fonction de leurs behaviors ou de leurs attributs.
• Association : elle est utilisée pour identifier des relations entre des éléments, ce qui aide à mettre au jour des connexions au sein des données (par exemple, trouver des produits souvent achetés ensemble lors d'une market basket analysis).
• Dimensionality reduction : simplifie les jeux de données en supprimant les caractéristiques redondantes, ce qui facilite la visualisation et le traitement.

Une application clé de l'apprentissage non supervisé est l'image compression, où des techniques telles que le k-means clustering réduisent la taille des images sans altérer la qualité visuelle. Les pixels sont regroupés en clusters, et chaque cluster est représenté par une couleur moyenne, ce qui donne une image avec moins de couleurs et un fichier plus petit.

Fig 3. Un exemple de compression d'image non supervisée.

Cependant, l'apprentissage non supervisé présente certaines limites. En l'absence de réponses prédéfinies, il peut peiner en matière de précision et d'evaluation des performance. Il nécessite souvent un effort manuel pour interpréter les résultats et étiqueter les groupes, et il est sensible aux problèmes tels que les valeurs manquantes et le bruit, ce qui peut nuire à la qualité des résultats.

Explication de l'apprentissage par renforcement#

Contrairement à l'apprentissage supervisé et non supervisé, le reinforcement learning ne s'appuie pas sur des données d'entraînement. Il utilise plutôt des agents de réseaux de neurones pour interagir avec un environnement afin d'atteindre un objectif spécifique.

Le processus implique trois composants principaux :

• Agent : L'apprenant ou le décideur.
• Environnement : Tout ce avec quoi l'agent interagit, qui peut être réel ou virtuel.
• Signal de récompense : Une valeur numérique donnée après chaque action, guidant l'agent vers l'objectif.

À mesure que l'agent effectue des actions, cela affecte l'environnement, qui réagit ensuite avec un feedback. Le feedback aide l'agent à évaluer ses choix et à ajuster son comportement. Le signal de récompense aide l'agent à comprendre quelles actions le rapprochent de la réalisation de son objectif.

Le reinforcement learning est essentiel pour des cas d'usage tels que l'autonomous driving et la robotics. En autonomous driving, des tâches telles que les commandes du véhicule, la détection et l'évitement d'objets apprennent sur la base de retours. Les modèles sont entraînés à l'aide d'agents de réseaux de neurones pour détecter les piétons ou d'autres objets et prendre les mesures appropriées pour avoid collision. De même, en robotics, le reinforcement learning permet d'effectuer des tâches telles que la manipulation d'objets et le contrôle des mouvements.

Un excellent exemple de reinforcement learning en action est un projet mené par OpenAI, dans lequel des chercheurs ont trained AI agents pour jouer au jeu multijoueur populaire video game Dota 2. À l'aide de réseaux de neurones, ces agents ont traité d'immenses quantités d'informations provenant du game environment pour prendre des décisions rapides et stratégiques. Grâce à un feedback continu, les agents ont appris et progressé au fil du temps, pour finalement atteindre un niveau de compétence suffisant pour battre certains des game’s top players.

Fig 4. Interprétation humaine vs. IA de la matrice Dota.

Comprendre les bases de l'apprentissage par transfert#

Transfer learning diffère des autres types d'apprentissage. Au lieu de training a model à partir de zéro, il utilise un pre-trained model sur un grand dataset et l'affine pour une tâche nouvelle mais connexe. Les connaissances acquises lors de l'entraînement initial sont utilisées pour améliorer la performance de la nouvelle tâche. Le transfer learning réduit le temps nécessaire pour s'entraîner à une nouvelle tâche, selon sa complexité. Il fonctionne en conservant les premières couches du modèle qui capturent les caractéristiques générales et en remplaçant les couches finales par celles de la nouvelle tâche spécifique.

Le transfert de style artistique est une application intéressante du transfer learning en computer vision. Cette technique permet à un modèle de transformer une image pour qu'elle corresponde au style de différentes artwork. Pour y parvenir, un réseau de neurones est d'abord entraîné sur un vaste jeu de données d'images associées à leurs styles artistiques. Grâce à ce processus, le modèle apprend à identifier les caractéristiques générales des images et les motifs de style.

Une fois le modèle entraîné, il peut être affiné pour appliquer le style d'une peinture spécifique à une nouvelle image. Le réseau s'adapte à la nouvelle image tout en préservant les caractéristiques de style apprises, lui permettant de créer un résultat unique qui combine le contenu original avec le style artistique sélectionné. Par exemple, tu pourrais prendre une photo d'une chaîne de montagnes et appliquer le style du Cri d'Edvard Munch, ce qui donne une image qui capture la scène mais avec le style audacieux et expressif de la peinture.

Fig 5. Un exemple de transfert de style artistique utilisant le transfer learning.

Un regard sur les différences entre les types d'apprentissage automatique#

Maintenant que nous avons couvert les principaux types d'apprentissage automatique, regardons chacun d'eux de plus près pour t'aider à comprendre ce qui convient le mieux aux différentes applications.

• Apprentissage supervisé : Ce type est très précis lorsqu'il travaille avec des données étiquetées, mais il nécessite beaucoup de données et peut être sensible au bruit.
• Apprentissage non supervisé : Il est utile pour explorer des données non étiquetées afin de trouver des modèles cachés, bien que les résultats puissent être moins précis et plus difficiles à interpréter.
• Apprentissage par renforcement : Il entraîne des agents à prendre des décisions étape par étape dans des environnements complexes, mais nécessite souvent une puissance de calcul importante.
• Apprentissage par transfert : Cette approche utilise des modèles pré-entraînés pour accélérer l'entraînement et améliorer les performances sur de nouvelles tâches, surtout lorsque les données sont limitées.

Fig 6. Une comparaison de tous les types d'apprentissage automatique. Image de l'auteur.

Choisir le bon type de machine learning dépend de plusieurs facteurs. L'apprentissage supervisé fonctionne bien si tu disposes de nombreuses données étiquetées et d'une tâche claire. L'apprentissage non supervisé est utile pour l'exploration de données ou lorsque les exemples étiquetés sont rares. Le reinforcement learning est idéal pour les tâches complexes nécessitant une prise de décision étape par étape, tandis que le transfer learning est parfait lorsque les données sont limitées ou que les ressources sont restreintes. En prenant ces facteurs en compte, tu peux sélectionner l'approche la plus adaptée pour ton computer vision project.

Conclusion#

Les techniques d'apprentissage automatique peuvent relever une variété de défis, surtout dans des domaines comme la vision par ordinateur. En comprenant les différents types, apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement et par transfert, tu peux choisir la meilleure approche pour tes besoins.

L'apprentissage supervisé est excellent pour les tâches nécessitant une grande précision et des données étiquetées, tandis que l'apprentissage non supervisé est idéal pour trouver des modèles dans des données non étiquetées. L'apprentissage par renforcement fonctionne bien dans des environnements complexes basés sur des décisions, et l'apprentissage par transfert est utile lorsque tu souhaites construire sur des modèles pré-entraînés avec des données limitées.

Chaque méthode a des forces et des applications uniques, de la reconnaissance faciale à la robotique en passant par le transfert de style artistique. Choisir le bon type peut ouvrir de nouvelles possibilités dans des secteurs comme la santé, l'automobile et le divertissement.

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