Allison devrait savoir ce que vous dites. Je ne sais pas ce qu'est Internet, cet énorme ordinateur.
Est-ce celui qui devient vraiment gros maintenant.
Que voulez-vous dire.
C'est ce que vous savez ce que vous écrivez à ce que je ne sais pas, beaucoup de gens l'utilisent et communiquent.
Je suppose qu'ils peuvent communiquer avec les auteurs et les producteurs de NBC.
Allison, pouvez-vous expliquer à quel point
Internet est incroyable?
Il y a un peu plus de 20 ans, les gens ne savaient même pas ce qu'était Internet.
Et aujourd'hui, nous ne pouvons même pas imaginer que nos vies sont pour elle.
Bienvenue aux personnes qui gagnent des ETA de ce cours.
Je m'appelle Cora Menko et, avec l'entrepreneur, Lunda Pontmercy était ravie de vous
accueillir.
Et aujourd’hui, nous allons vous donner un bref aperçu de ce qu’il est déploré et des raisons pour lesquelles il
s’aggrave actuellement.
Alors, commençons.
Pourquoi avons-nous regardé ce clip et quelle est cette photo ici.
Eh bien ce clip était de 1994.
Ceci est une photo d'ordinateur de 1980.
Et la raison pour laquelle nous sommes en quelque sorte plongés dans l'histoire est un peu parce que les réseaux de neurones et
l'apprentissage en profondeur existent depuis un certain temps et qu'ils ne font que commencer à prendre de l'ampleur et à avoir une incidence
sur le monde.
Mais si vous regardez les années 80, vous verrez que, même si elles ont été inventées dans les
années 60 et 70, elles ont vraiment adopté une tendance ou ont appelé le vent froid dans les années 80, alors les gens en parlent beaucoup.
Il y avait beaucoup de recherche dans ce domaine et tout le monde pensait que l'apprentissage en profondeur ou les réseaux
de neurones étaient cette nouvelle chose qui va avoir un impact sur le monde va changer tout ce qui va résoudre tous les problèmes du
monde et ils ont été un peu lents à mourir au cours de la prochaine décennie.
Et alors, que s'est-il passé? Pourquoi les réseaux de neurones n'ont-ils pas survécu et n'ont-ils pas changé le
monde?
La raison en est qu'ils ne sont tout simplement pas assez bons pour être prédictifs, qu'ils ne prédisent pas les
choses, qu'ils ne sont pas très bons pour la modélisation et que ce n'est vraiment pas une bonne invention.
Ou y a-t-il une autre raison?
En fait, il y a une autre raison. La raison en est que la technologie
à l'époque n'était pas à la hauteur pour faciliter les réseaux de neurones afin que les réseaux de neurones et l'apprentissage en
profondeur fonctionnent correctement.
Vous avez besoin de deux choses, vous avez besoin de données et vous avez besoin de beaucoup de données et vous avez besoin d'une
puissance de traitement, vous avez besoin d'ordinateurs puissants pour traiter ces données et faciliter, et vous savez que cela fonctionne.
Examinons maintenant l'évolution des données ou du stockage de données au fil des ans,
puis la technologie.
Nous y voilà donc en trois ans 1956 1980 2017.
À quel point le stockage a-t-il été examiné en 1956?
Eh bien, il y a un disque dur et ce disque dur est seulement un cinq.
Attendez un disque dur en mégabits C'est cinq mégaoctets sur le chariot élévateur, de la taille d'une petite
pièce, où un disque dur est transporté à un autre endroit dans un avion.
Et c’est ce à quoi ressemblait le stockage dans le.
En 1956, vous deviez payer une entreprise qui devait payer deux mille dollars et demi de dollars de ce jour-là pour louer
ce disque dur, pour le louer, ne pas l'acheter ou le louer pour un mois.
En 1980, la situation s'est un peu améliorée.
Nous avons donc ici un disque dur de 10 mégaoctets pour trois mille cinq cent dollars, ce
qui coûte encore très cher et seulement 10 mégaoctets.
Et aujourd'hui, en 2017, nous avons une carte SD de 256 gigaoctets pour 150 dollars qui peut tenir sur votre doigt.
Et si vous regardez cette vidéo un an plus tard ou comme en 2019 ou 2025, vous vous moquez probablement de nous tous parce
qu’à ce moment-là, votre capacité de stockage est encore plus grande.
Néanmoins, le problème demeure si nous les comparons d'un bout à l'autre du marché et que nous prenons même en
compte le prix et la taille uniquement la capacité de ce qui était à la mode à l'époque.
Ainsi, de 1956 à 1980, la capacité a augmenté du double environ.
Et puis il a augmenté environ vingt cinq mille six cents fois et la durée
de la période n'est pas si différente de 1956 à 1980 24 années de
1980 à 2013 trente sept progrès technologique.
Et cela montre que ce n’est pas une tendance linéaire.
Il s’agit d’une croissance exponentielle de la technologie et si nous y ajoutons le prix et
la taille, vous ferez des millions de plus.
Et ici, nous avons en fait un graphique à l'échelle logarithmique.
Donc, si nous calculons le coût du disque dur par gigaoctet, vous verrez que cela ressemble à ceci.
Nous approchons très vite de zéro.
À l'heure actuelle, vous pouvez obtenir de l'espace de stockage sur Dropbox et Google Drive, ce qui ne vous coûte rien.
Le stockage en nuage va continuer et, au fil des années, il ira encore plus loin.
À l'heure actuelle, les scientifiques étudient la possibilité d'utiliser l'ADN pour le stockage.
Et pour le moment, la synthèse de deux mégaoctets de données coûte 7 000 $, puis une autre pensée en 2004 est
celle de le lire.
Mais cela vous rappelle toute la situation du disque dur et de l'avion. Vous savez que
cela va être atténué très rapidement avec cette courbe exponentielle dans 10 à 10 ans à partir de
maintenant, tout le monde utilisera le stockage d'ADN si nous allons dans cette direction.
Et voici quelques statistiques à ce sujet afin que vous puissiez l'explorer davantage, peut-être mettre en pause la vidéo si vous voulez
en savoir plus à ce sujet.
C'est de nature dot com.
Et fondamentalement, vous pouvez stocker toutes les données du monde dans seulement un kilo d'un kilo de stockage d'ADN ou environ 1
milliard de téraoctets de données dans un gramme de stockage d'ADN.
C’est donc un moyen de montrer la rapidité avec laquelle nous progressons et c’est la raison pour laquelle l’apprentissage en profondeur commence à
prendre de l’ampleur maintenant que nous sommes enfin au stade où nous disposons de suffisamment de données pour former des modèles super
sophistiqués et super sophistiqués.
À l'époque, dans les années 80, lorsque j'ai inventé le jus, ce n'était tout simplement pas le cas.
Et la deuxième chose dont nous avons parlé est la capacité de traitement. Nous avons donc ici une courbe exponentielle
à l’échelle logarithmique.
C'est une représentation idéale ici mais à droite parce que c'est une échelle logarithmique et que les ordinateurs ont
évolué.
Alors encore une fois, sentez-vous libre d'afficher la diapositive intitulée Loi de Moore. Vous avez probablement entendu parler de la
rapidité avec laquelle la capacité de traitement des ordinateurs a évolué.
À l'heure actuelle, nous sommes quelque part ici où un ordinateur moyen peut
acheter pour mille dollars, pense à la vitesse du cerveau d'un rat et entre deux et cinq sera la vitesse
d'un humain ou 20:23 et ensuite d'ici 2050 ou 2045 il surpassera tous les humains combinés.
Nous entrons donc dans l’ère des ordinateurs extrêmement puissants capables de traiter les choses
BEAUCOUP plus rapidement que nous ne le pensons.
Et c'est ce qui facilite l'apprentissage.
Tout cela nous amène donc à la question «Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur? Qu'est-ce que toute cette
situation de réseau de neurones? Que se passe-t-il même ici?
Et vous avez probablement déjà vu une image ou quelque chose comme ça.
Alors plongeons dedans.
Qu'est-ce qui est profond pour apprendre ce monsieur d'ici Jeffrey Hinton est connu pour être le parrain de deep thing.
Et il a fait des recherches sur l’apprentissage en profondeur dans les années 80 et il a fait beaucoup de travaux, beaucoup de rapports
de recherche qu’il a publiés sur l’apprentissage en profondeur en ce moment.
Il travaille chez Google.
Donc, beaucoup de choses dont nous allons parler viennent de Jeffrey Hinton et vous pouvez en voir
beaucoup.
Il a pas mal de vidéos sur YouTube.
Il explique très bien les choses, alors je vous recommande vivement de les vérifier.
Et l’idée derrière l’apprentissage en profondeur est donc de regarder le cerveau humain.
Et ce type va faire pas mal de neurosciences.
Et dans ces tutoriels et ce que nous essayons de faire ici, c'est d'imiter le fonctionnement du cerveau humain.
Et vous savez que nous ne savons pas grand chose que vous ne savez pas tout sur le cerveau humain,
mais sur ce petit homme que nous savons tous que nous voulons l'imiter et le recréer.
Et pourquoi est-ce que.
Eh bien, parce que le cerveau humain semble être l’un des outils les plus puissants au
monde pour apprendre à apprendre à adapter des compétences, puis à les appliquer. Si les ordinateurs pouvaient le copier, nous pourrions simplement
tirer parti de ce que la sélection naturelle a déjà décidé pour nous.
Tous les types d'algorithmes qu'il a décidés sont les meilleurs pour tirer parti de cela.
Pourquoi réinventer le vélo
Voyons donc comment cela fonctionne.
Nous avons ici quelques neurones donc ces neurones qui ont été barbouillés sur du verre et ont ensuite été examinés sous un
microscope avec une certaine coloration.
Et vous pouvez voir à quoi ils ressemblent, ils ont donc un corps, ils ont ces branches
et ils ont des queues, et ainsi de suite, vous pouvez les voir, ils ont un noyau au
centre, et c’est à quoi ressemble un neurone comme dans le cerveau humain.
Il y a environ 100 milliards de neurones ensemble, donc ce sont des neurones individuels. Ce sont
en fait des neurones moteurs. Ils sont plus gros, plus faciles à voir, mais le cerveau
humain compte cent milliards de neurones.
Et il est connecté à environ un millier de ses voisins.
Donc, pour vous donner une image, voici à quoi cela ressemble.
Ceci est une section de données réelles du cerveau humain.
Et ceci est le cervelet qui est cette partie de votre cerveau à l'arrière.
Il est responsable, comme beaucoup plus, de Torex et, pour vous, sait garder un équilibre et des capacités linguistiques, entre
autres.
C’est donc simplement pour montrer combien il ya de neurones comme des milliards, des milliards et des milliards de neurones qui se
connectent. C’est comme si on parlait de cinq, cinq cents, mille ou
de milliards de neurones.
Et c'est donc ce que nous allons essayer de recréer.
Alors, comment pouvons-nous recréer cela dans un ordinateur.
Eh bien, nous créons une structure artificielle appelée réseau de neurones artificiels dans laquelle nous avons des nœuds ou des neurones et nous allons
avoir des neurones comme valeur d'entrée. Ce sont donc des valeurs que vous connaissez concernant une
situation donnée.
Ainsi, par exemple, vous modélisez quelque chose que vous voulez prédire, vous pouvez toujours avoir quelque
chose à commencer.
Votre prédiction est éteinte alors c'est ce qu'on appelle la couche d'entrée.
Ensuite, vous avez la sortie.
Vous voulez donc prédire une valeur ou une surprise si vous voulez que quelqu'un quitte la banque
ou reste à la banque.
Est-ce une transaction frauduleuse? C’est une vraie transaction, etc.
Donc, ça va être sortie inférieure.
Et entre les deux, nous allons avoir une couche cachée.
Donc, comme vous avez pu le voir dans votre cerveau, vous avez tellement de neurones que certaines informations arrivent
par vos yeux, vos oreilles, votre nez, vos sens.
Et puis c'est que nous n'allons pas directement à la sortie où le résultat passe par tous ces milliards
et milliards de milliards de neurones avant de deviner la sortie et c'est tout le concept qui sous-tend
que nous allons modeler le cerveau .
Nous avons donc besoin de ces couches cachées qui se trouvent avant la sortie afin que les neurones Lares en entrée soient connectés à
une couche de neurones cachés que les neurones sont connectés à la sortie.
Et c'est donc c'est assez cool.
Mais de quoi s'agit-il?
Où est l'apprentissage profond ici ou pourquoi est-il appelé plus profond rien plus profond ici.
Bien que ce soit un peu comme une option que l’on pourrait appeler un apprentissage superficiel où il n’ya vraiment pas grand chose
à faire.
Mais pourquoi s'appelle-t-on déplorer?
Eh bien parce que nous prenons cela au niveau suivant, nous le séparons encore plus loin
et nous n’avons pas seulement un hit, nous avons beaucoup, beaucoup de couches cachées et ensuite nous connectons tout comme
dans le cerveau humain connectent tout interconnecté tout.
Et c’est ainsi que les valeurs d’entrée sont traitées à travers toutes ces couches cachées, comme dans le cerveau
humain.
Ensuite, nous avons une valeur de sortie et maintenant nous parlons d’apprentissage en profondeur.
C'est donc ce qu'est l'apprentissage sur un niveau très abstrait.
Et les autres tutoriels que nous allons disséquer et plonger profondément dans l’apprentissage en profondeur et
à la fin de celui-ci, vous saurez ce qu’est la planification et comment l’appliquer dans vos projets.
Super excité par cette attente pour commencer et j'ai hâte de voir le prochain tutoriel.
Jusque-là, profitez d'un apprentissage en profondeur.