Le deep learning dans le monde d'aujourd'hui
L'impact du deep learning est considérable – et il ne fait que commencer.
Deep learning et GANs : Comment ils s'articulent
Un réseau accusatoire génératif (GAN) est un type d'algorithme d'apprentissage automatique. Les GAN aident les data scientists à créer des données synthétiques pour les modèles d'apprentissage profond gourmands en données. C'est important car l'utilisation de données synthétiques permet de créer des modèles d'apprentissage profond qui n'étaient pas possibles auparavant.
Découvrez comment SAS utilise le deep learning
Ce guide pas à pas compare plusieurs modèles de réseaux neuronaux et explique comment les utiliser. Vous obtiendrez une introduction aux techniques et applications de deep learning et apprendrez comment SAS prend en charge la création de modèles de réseaux neuronaux profonds.
Comment utiliser le deep learning pour intégrer des images
Les modèles d'intégration réduisent la dimensionnalité des données d'entrée, telles que les images. Avec un modèle d'intégration, les images d'entrée sont converties en vecteurs de faible dimension, ce qui facilite leur utilisation par d'autres tâches de vision par ordinateur. L'essentiel est d'entraîner le modèle de manière à ce que des images similaires soient converties en vecteurs similaires.
Comment fonctionne le deep learning
Le deep learning modifie la façon dont vous pensez à la représentation des problèmes que vous résolvez. Il ne s'agit plus de dire à l'ordinateur comment résoudre un problème, mais de l'entraîner à résoudre lui-même le problème.
Représentation des caractéristiques
Le deep learning est un changement de paradigme dans la modélisation qui passe de l'ingénierie du feature engineering au feature representation.
Couches de deep learning
Au lieu d'utiliser des variables connues pour prédire des inconnues, le deep learning se sert des couches de données pour reconnaître les caractéristiques latentes des données.
Résultats du deep learning
La promesse du deep learning est de conduire à des systèmes prédictifs qui se généralisent bien, s'adaptent bien, et s'améliorent constamment au fur et à mesure que de nouvelles données arrivent. Vous ne rentrez plus dans un modèle. Vous entraînez la tâche.
Une approche analytique traditionnelle consiste à utiliser les données disponibles pour concevoir des caractéristiques permettant de dériver de nouvelles variables, puis à sélectionner un modèle analytique et enfin à estimer les paramètres (ou les inconnues) de ce modèle. Ces techniques peuvent produire des systèmes prédictifs qui ne se généralisent pas bien, car l'exhaustivité et l'exactitude dépendent de la qualité du modèle et de ses caractéristiques. Par exemple, si vous développez un modèle de fraude avec le feature engineering, vous commencez par un ensemble de variables, et vous obtenez très probablement un modèle à partir de ces variables en utilisant des transformations de données. Vous pouvez vous retrouver avec 30 000 variables dont dépend votre modèle, puis vous devez façonner le modèle, déterminer quelles variables sont significatives, lesquelles ne le sont pas, et ainsi de suite. Si vous ajoutez des données supplémentaires, vous devez tout recommencer.
La nouvelle approche du deep learning consiste à remplacer la formulation et la spécification du modèle par des caractérisations hiérarchiques (ou couches) qui apprennent à reconnaître les caractéristiques latentes des données à partir des régularités des couches.
L'Analytique Avancée de SAS
Le deep learning n'est qu'une technique parmi d'autres dans la boîte à outils du data scientist. Découvrez d'autres techniques d'analytique avancée, notamment la prévision, l'analyse textuelle et l'optimisation.
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