Explore 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 à partir des données afin qu'ils puissent prendre des décisions par eux-mêmes, sans avoir besoin d'une programmation détaillée pour chaque tâche. Il s'agit de créer des modèles algorithmiques capables d'identifier des schémas dans les données. En identifiant des schémas dans les données et en apprenant à partir de ceux-ci, ces algorithmes peuvent progressivement améliorer leurs performances au fil du temps.
L'un des domaines 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 des modèles dans les images et les vidéos. Stimulée 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 en vision par ordinateur, notamment l'apprentissage supervisé, non supervisé, de renforcement et de transfert, et comment chacun joue un rôle dans différentes applications. Commençons !
La vision par ordinateur s'appuie sur l'apprentissage automatique, en particulier sur des techniques comme 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 des images par catégorie et la reconnaissance des visages. L'apprentissage automatique est également essentiel pour les applications de vision par ordinateur en temps réel, comme le contrôle de la qualité dans la fabrication et l'imagerie médicale dans les soins de santé. Dans ces cas, les réseaux neuronaux aident les ordinateurs à interpréter des données visuelles complexes, comme l'analyse des scanners cérébraux pour détecter les tumeurs.
En fait, de nombreux modèles avancés de vision par ordinateur, 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 dans la vision par ordinateur. Dans les sections suivantes, nous allons explorer chacun de ces types pour comprendre comment ils contribuent à la vision par ordinateur.
L'apprentissage supervisé est le type d'apprentissage automatique le plus couramment utilisé. Dans l'apprentissage supervisé, les modèles sont formés à l 'aide de données étiquetées. Chaque entrée est étiquetée avec la sortie correcte, ce qui aide le modèle à apprendre. À l'instar d'un élève qui apprend auprès d'un professeur, ces données étiquetées jouent le rôle de guide ou de superviseur.
Pendant la formation, le modèle reçoit à la fois des données d'entrée (les informations qu'il doit 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 modèle qui relie avec précision chaque entrée à sa sortie correcte. Grâce à cette correspondance, le modèle peut faire des prédictions précises lorsqu'il rencontre de nouvelles données. Par exemple, la reconnaissance faciale dans le domaine de la vision par ordinateur repose sur l'apprentissage supervisé pour identifier les visages sur la base de ces modèles appris.
Une utilisation courante est le déverrouillage de ton smartphone par reconnaissance faciale. Le modèle est entraîné sur des images étiquetées de ton visage de sorte que, lorsque tu veux déverrouiller ton téléphone, il compare l'image en direct avec ce qu'il a appris. S'il détecte une correspondance, ton téléphone se déverrouille.
L'apprentissage non supervisé est un type d'apprentissage automatique qui utilise des données non étiquetées - le modèle ne reçoit pas de conseils ou de réponses correctes pendant la formation. Au lieu de cela, il apprend à découvrir des modèles et des idées par lui-même.
L'apprentissage non supervisé identifie les modèles à l'aide de trois méthodes principales :
L'une des principales applications de l'apprentissage non supervisé est la compression d'images, où des techniques comme le regroupement par k-moyennes permettent de réduire la taille des images sans affecter la qualité visuelle. Les pixels sont regroupés en grappes et chaque grappe est représentée par une couleur moyenne, ce qui permet d'obtenir une image avec moins de couleurs et une taille de fichier plus petite.
Cependant, l'apprentissage non supervisé est confronté à certaines limites. Sans réponses prédéfinies, il peut se heurter à des problèmes de précision et d'évaluation des performances. Il nécessite souvent un effort manuel pour interpréter les résultats et étiqueter les groupes, et il est sensible à des problèmes tels que les valeurs manquantes et le bruit, qui peuvent 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 de formation. Au lieu de cela, il utilise des agents de réseaux neuronaux pour interagir avec un environnement afin d'atteindre un objectif spécifique.
Le processus comprend trois éléments principaux :
Lorsque l'agent entreprend des actions, il affecte l'environnement, qui réagit alors par un retour d'information. Le 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 son objectif.
L'apprentissage par renforcement est essentiel pour les 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 et l'évitement des objets apprennent en fonction du retour d'information. Des modèles sont formés 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 d'effectuer 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, dans le cadre duquel les chercheurs ont entraîné des agents d'IA à jouer au jeu vidéo multijoueur populaire, Dota 2. À l'aide de réseaux neuronaux, ces agents ont traité d'énormes quantités d'informations provenant de l'environnement du jeu pour prendre des décisions stratégiques rapides. Grâce à un retour d'information continu, les agents ont appris et se sont améliorés au fil du temps, pour finalement atteindre 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 de former un modèle à partir de zéro, il utilise un modèle préformé sur un grand ensemble de données et l'affine pour une tâche nouvelle, mais connexe. Les connaissances acquises au cours de la formation initiale sont utilisées pour améliorer les performances de la nouvelle tâche. L 'apprentissage par transfert réduit le temps nécessaire à la formation à 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 le domaine de 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 grand 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 modèles de style.
Une fois le modèle formé, 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 du style appris, ce qui lui permet de créer un résultat unique qui combine le contenu original et le style artistique sélectionné. Par exemple, tu peux 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 abordé les principaux types d'apprentissage automatique, examinons chacun d'entre eux de plus près pour t'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 tu disposes d'une abondance de données étiquetées et d'une tâche claire. L'apprentissage non supervisé est utile pour l'exploration des 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 excellent lorsque les données sont limitées ou que les ressources sont restreintes. En tenant compte de ces facteurs, tu pourras sélectionner l'approche la plus adaptée à ton projet de vision par ordinateur.
Les techniques d'apprentissage automatique permettent de relever toute une série de défis, en particulier dans des domaines comme la vision par ordinateur. En comprenant les différents types, supervisés, non supervisés, de renforcement et d'apprentissage par transfert, tu pourras choisir la meilleure approche pour tes 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 les données non étiquetées. L'apprentissage par renforcement fonctionne bien dans les contextes complexes basés sur la prise de décision, et l'apprentissage par transfert est utile lorsque tu veux te baser sur des modèles pré-entraînés avec des données limitées.
Chaque méthode possède des atouts et des applications uniques, de la reconnaissance faciale à la robotique en passant par le transfert de style artistique. Choisir le bon type peut débloquer de nouvelles possibilités dans des secteurs comme la santé, l'automobile et le divertissement.
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