6 novembre 2024
Explorez les différents types de techniques d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond utilisées dans les applications de vision par ordinateur, de l'apprentissage supervisé à l'apprentissage par transfert.
L'apprentissage automatique est un type d'intelligence artificielle (IA) qui aide les ordinateurs à apprendre des données afin qu'ils puissent prendre des décisions par eux-mêmes, sans avoir besoin d'une programmation détaillée pour chaque tâche. Il implique la création de modèles algorithmiques capables d'identifier des schémas dans les données. En identifiant les schémas dans les données et en apprenant d'eux, ces algorithmes peuvent progressivement améliorer leurs performances au fil du temps.
Un domaine où l'apprentissage automatique joue un rôle crucial est la vision par ordinateur, un domaine de l'IA qui se concentre sur les données visuelles. La vision par ordinateur utilise l'apprentissage automatique pour aider les ordinateurs à détecter et à reconnaître les motifs dans les images et les vidéos. Poussée par les progrès de l'apprentissage automatique, la valeur du marché mondial de la vision par ordinateur est estimée à environ 175,72 milliards de dollars d'ici 2032.
Dans cet article, nous allons examiner les différents types d'apprentissage automatique utilisés dans la vision par ordinateur, y compris l'apprentissage supervisé, non supervisé, par renforcement et par transfert, et comment chacun joue un rôle dans différentes applications. Commençons !
La vision par ordinateur repose sur l'apprentissage automatique, en particulier sur des techniques telles que l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux, pour interpréter et analyser les informations visuelles. Ces méthodes permettent aux ordinateurs d'effectuer des tâches de vision par ordinateur telles que la détection d'objets dans les images, la classification d'images par catégorie et la reconnaissance de visages. L'apprentissage automatique est également essentiel pour les applications de vision par ordinateur en temps réel, telles que le contrôle qualité dans la fabrication et l'imagerie médicale dans le secteur de la santé. Dans ces cas, les réseaux neuronaux aident les ordinateurs à interpréter des données visuelles complexes, telles que l'analyse des scanners cérébraux pour détecter les tumeurs.
En fait, de nombreux modèles de vision par ordinateur avancés, comme Ultralytics YOLO11, sont construits sur des réseaux neuronaux.
Il existe plusieurs types de méthodes d'apprentissage dans l'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 artificielle. Dans les sections suivantes, nous explorerons chacun de ces types pour comprendre comment ils contribuent à la vision artificielle.
L'apprentissage supervisé est le type d'apprentissage automatique le plus couramment utilisé. Dans l'apprentissage supervisé, les modèles sont entraînés à l'aide de données étiquetées. Chaque entrée est étiquetée avec la sortie correcte, ce qui aide le modèle à apprendre. Semblable à un étudiant qui apprend d'un enseignant, ces données étiquetées servent de guide ou de superviseur.
Pendant l'entraînement, le modèle reçoit à la fois des données d'entrée (les informations qu'il doit traiter) et des données de sortie (les réponses correctes). Cette configuration aide le modèle à apprendre le lien entre les entrées et les sorties. L'objectif principal de l'apprentissage supervisé est que le modèle découvre une règle ou un modèle qui relie avec précision 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 vision par ordinateur repose sur l'apprentissage supervisé pour identifier les visages en fonction de ces modèles appris.
Une utilisation courante de cette technologie est le déverrouillage de votre smartphone grâce à la reconnaissance faciale. Le modèle est entraîné sur des images étiquetées de votre visage, de sorte que, lorsque vous déverrouillez votre téléphone, il compare l'image en direct avec ce qu'il a appris. S'il détecte une correspondance, votre téléphone se déverrouille.
L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique qui utilise des données non étiquetées - le modèle ne reçoit aucune indication ni réponse correcte pendant l'entraînement. Au lieu de cela, il apprend à découvrir des modèles et des informations par lui-même.
L'apprentissage non supervisé identifie les modèles en utilisant trois méthodes principales :
Une application clé de l'apprentissage non supervisé est la compression d'image, où des techniques comme le clustering k-means réduisent la taille de l'image sans affecter 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 une taille de fichier plus petite.
Cependant, l'apprentissage non supervisé fait face à certaines limites. Sans réponses prédéfinies, il peut avoir du mal avec la précision et l'évaluation des performances. 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 avoir un impact sur la qualité des résultats.
Contrairement à l'apprentissage supervisé et non supervisé, l'apprentissage par renforcement ne repose pas sur des données d'entraînement. Il utilise plutôt des agents de réseau neuronal pour interagir avec un environnement afin d'atteindre un objectif spécifique.
Le processus implique trois composantes principales :
Au fur et à mesure que l'agent agit, il affecte l'environnement, qui réagit ensuite par un retour d'information. Ce retour d'information 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.
L'apprentissage par renforcement est essentiel pour des cas d'utilisation tels que la conduite autonome et la robotique. Dans la conduite autonome, les tâches telles que les commandes du véhicule, la détection d'objets et l'évitement apprennent en fonction des commentaires. Les modèles sont entraînés à l'aide d'agents de réseaux neuronaux pour détecter les piétons ou d'autres objets et prendre les mesures appropriées pour éviter les collisions. De même, en robotique, l'apprentissage par renforcement permet des tâches telles que la manipulation d'objets et le contrôle des mouvements.
Un excellent exemple d'apprentissage par renforcement en action est un projet d'OpenAI, où des chercheurs ont entraîné des agents d'IA pour jouer au populaire jeu vidéo multijoueur, Dota 2. En utilisant des réseaux de neurones, ces agents ont traité d'immenses quantités d'informations provenant de l'environnement du jeu pour prendre des décisions rapides et stratégiques. Grâce à une rétroaction continue, les agents ont appris et se sont améliorés au fil du temps, atteignant finalement un niveau de compétence suffisamment élevé pour battre certains des meilleurs joueurs du jeu.
L'apprentissage par transfert est différent des autres types d'apprentissage. Au lieu d'entraîner un modèle à partir de zéro, il utilise un modèle pré-entraîné sur un grand ensemble de données et l'affine pour une nouvelle tâche connexe. Les connaissances acquises lors de l'entraînement initial sont utilisées pour améliorer la performance de la nouvelle tâche. L'apprentissage par transfert réduit le temps nécessaire à l'entraînement pour une nouvelle tâche, en fonction de sa complexité. Il fonctionne en conservant les couches initiales 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 de l'apprentissage par transfert dans la vision par ordinateur. Cette technique permet à un modèle de transformer une image pour qu'elle corresponde au style de différentes œuvres d'art. Pour ce faire, un réseau neuronal est d'abord entraîné sur un vaste ensemble de données d'images associées à leurs styles artistiques. Grâce à ce processus, le modèle apprend à identifier les caractéristiques générales de l'image 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, ce qui lui permet de créer un résultat unique qui combine le contenu original avec le style artistique sélectionné. Par exemple, vous pouvez 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.
Maintenant que nous avons couvert les principaux types d'apprentissage automatique, examinons de plus près chacun d'eux pour vous aider à comprendre ce qui convient le mieux aux différentes applications.
Le choix du bon type d'apprentissage automatique dépend de plusieurs facteurs. L'apprentissage supervisé fonctionne bien si vous disposez 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. L'apprentissage par renforcement est idéal pour les tâches complexes nécessitant une prise de décision étape par étape, tandis que l'apprentissage par transfert est idéal lorsque les données sont limitées ou que les ressources sont contraintes. En tenant compte de ces facteurs, vous pouvez sélectionner l'approche la plus appropriée pour votre projet de vision par ordinateur.
Les techniques d'apprentissage automatique peuvent s'attaquer à divers défis, en particulier dans des domaines comme la vision par ordinateur. En comprenant les différents types d'apprentissage (supervisé, non supervisé, par renforcement et par transfert), vous pouvez choisir la meilleure approche pour vos besoins.
L'apprentissage supervisé est idéal 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 contextes complexes basés sur la prise de décision, et l'apprentissage par transfert est utile lorsque vous souhaitez vous appuyer 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. Le choix du bon type peut ouvrir de nouvelles possibilités dans des secteurs tels que la santé, l'automobile et le divertissement.
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