COMMENT LES
MACHINES
APPRENNENT ?
Une introduction au Machine Learning
Elo se Berthier, vendredi 8 mars 2019
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DE QUOI PARLE-T-ON ?
Intelligence articielle (IA/AI)
Machine Learning / Apprentissage automatique
Deep Learning / R seaux de neurones
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PLAN
I. Une histoire dalgorithmes et de donn es
II. Le machine learning
III. Le deep learning
IV. Quelques applications
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I. UNE HISTOIRE
DALGORITHMES ET DE
DONN ES
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QUELQUES D FINITIONS
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LINTELLIGENCE ARTIFICIELLE
la construction de programmes informatiques
qui sadonnent des t ches qui sont, pour
linstant, accomplies de fa on plus
satisfaisante par des tres humains car elles
demandent des processus mentaux de haut
niveau tels que : lapprentissage perceptuel,
lorganisation de la m moire et le raisonnement
critique
Marvin Minsky
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LES ALGORITHMES
Un algorithme est une suite d'instructions permettant d'obtenir
un r sultat.
Peut-on trouver un algorithme pour :
faire cuire des p tes ?
trouver son chemin dans une ville ?
reconna tre un chat dans une image ?
gagner une partie Starcraft II ?
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UNE ID E : APPRENDRE PARTIR DEXEMPLES
Souvent, on ne sait pas d nir le bon algorithme, mais on a
des exemples (donn es).
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EXPLOSION DU VOLUME DE DONN ES
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QUEST-CE QUI G N RE DES DONN ES ?
Activit s humaines :
volontaires : r seaux sociaux, emails, g olocalisation,
podom tres, s quen age ADN&
moins volontaires : cookies sur les sites web,
vid osurveillance, biom trie&
Processus automatiques : capteurs, transactions boursi res,
logs sur les serveurs&
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II. LE MACHINE
LEARNING
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LE MACHINE LEARNING
l tude scientique des algorithmes et
des mod les statistiques que les
ordinateurs utilisent pour accomplir une
t che sans instruction explicite, mais
plut t en sappuyant sur des motifs et
de linf rence.
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TROIS MODES DAPPRENTISSAGE
lapprentissage supervis
lapprentissage non supervis
lapprentissage par renforcement
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APPRENTISSAGE SUPERVIS
apprendre une fonction de pr diction partir dexemples
annot s
deux grandes t ches :
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EXEMPLES
classification
r gression
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AVANTAGES
Publicité
Tr s ecace quand on a susamment de donn es ;
Plus performant que lhomme pour certains probl mes.
INCONV NIENTS
Il faut beaucoup de donn es ;
Les donn es doivent tre annot es.
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LE TURC M CANIQUE
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APPRENTISSAGE NON SUPERVIS
Regrouper des donn es similaires, mais sans annotation.
Cest un probl me plus dicile.
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APPRENTISSAGE PAR RENFORCEMENT
L'apprentissage par renforcement consiste, pour un agent
autonome, apprendre les actions prendre, partir
d'exp riences, de fa on optimiser une r compense au cours du
temps.
imiter la fa on dont les animaux ou les humains
apprennent
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LA SOURIS, LE FROMAGE ET LE POISON
R compense +1 si la souris passe par une case rouge (fromage)
P nalit -1 si la souris passe par une case bleue (poison)
(V. Lepetit, CentraleSupelec)
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AVANT APPRENTISSAGE
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APR S APPRENTISSAGE
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15 MARS 2016 : ALPHA GO BAT LE CHAMPION LEE SEDOL
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24 JANVIER 2019 : ALPHASTAR GAGNE 10-1 STARCRAFT II
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III. LE DEEP LEARNING
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COMMENT A FONCTIONNE ?
Apprentissage supervis
capacit s
de calcul
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QUELQUES TECHNIQUES
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Algorithmes dapprentissage supervis :
r gression lin aire
m thodes noyaux
machine support de vecteurs
for ts al atoires
r seaux de neurones
&
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LES R SEAUX DE NEURONES ARTIFICIELS
inspir par le fonctionnement du cerveau humain
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UN NEURONE : LE PERCEPTRON (1956)
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R SEAUX DE NEURONES PROFONDS&
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& TR S PROFONDS
Google Inception v3 : 48 couches
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R SEAUX DE NEURONES VS DEEP LEARNING
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PROCESSUS DAPPRENTISSAGE
Poids modi s en fonction des erreurs
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CAPACIT S DE CALCUL
En 1957
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CAPACIT S DE CALCUL
GPU (Graphics Processing Unit) : processeur con u pour la
manipulation de matrices, lorigine pour le jeu vid o
Miniaturisation
Tesla P100 : $10 000
Movidius Neural Compute Stick : $79
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OUTILS OPEN SOURCE
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IV. QUELQUES
APPLICATIONS
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POUR LA VISION ARTIFICIELLE
AlexNet vainqueur du challenge ImageNet 2012
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POUR LA VISION ARTIFICIELLE
Facebook Detectron, janvier 2018
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POUR LA VISION ARTIFICIELLE
https://www.youtube.com/watch?v=VOC3huqHrss
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POUR LA VISION ARTIFICIELLE
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POUR LA VISION ARTIFICIELLE
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POUR LA VISION ARTIFICIELLE
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POUR LA RECONNAISSANCE DU TEXTE ET DE LA PAROLE
Siri, Google Traduction
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POUR LA PERSONNALISATION
Apprendre nos comportements et nos pr f rences
Recommandations : Netix, Amazon&
Publicit s sur Internet
M decine personnalis e&
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POUR LA ROBOTIQUE
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POUR LA G N RATION DE DONN ES
GAN : Generative Adversarial Networks
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POUR LA G N RATION DE DONN ES
CycleGAN, UC Berkeley 2017
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POUR LA G N RATION DE DONN ES
NVIDIA AI Generated Faces (d cembre 2018)
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POUR LART ?
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CONCLUSION
Domaine ancien qui a connu d normes progr s depuis une
dizaine dann es
Ce nest pas de la magie !
Aujourdhui domin par Facebook & Google, mais qui
int resse des chercheurs et des entreprises du monde entier
(US, Canada, Chine, Inde, Russie, Europe&)
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