Pour pouvoir entrainer nos modèles, il nous faut d’énormes quantités de données. En effet, la quantité et surtout la qualité de notre dataset va avoir un rôle majeur pour l’élaboration d’un modèle de bonne facture. En effet, il est logique d’avoir avoir des données qui soient comparable entre elle. Quand je dis comparable, c’est qu’elles aient le même format, la même taille et longueur, etc. Et c’est à partir de ces contraintes que commence les problèmes. En effet, avoir des data spécifique selon notre problème avec les points précèdent cité peut souvent relever de l’impossible. C’est là que la data augmentation va pouvoir nous être grandement utile.
Le principe de data augmentation repose sur le principe d’augmenter de façon artificielle nos donnée, en y appliquant des transformations. On va pouvoir augmenter la diversité et donc le champ d’apprentissage de notre modèle, qui va pouvoir mieux s’adapter pour prédire de nouvelles données. Le principe de cette méthode est relativement simple, celle-ci est montré par l’image suivante concernant de l’augmentation sur des images :
En partant d’une simple image, nous pouvons la dupliquer autant de fois que nous avons des types de transformation différentes à lui appliquer. Et nous pouvons en augmenter davantage en croisant ces effets sur une même image, et en y appliquant différents valeurs de l’effet dans une fourchette donnée, pour avoir un résultat plus ou moins poussé.
Voici un exemple de mel-spectrogramme, dont on à appliquer des transformations à un extrait audio sain, sur le mot ‘Bonjour’. (Figure 1)
On peut aussi imaginer un grand nombre de transformation sur des données audios.
– Tempo : change la vitesse de parole de l’enregistrement sans en changer la longueur. (Figure 3)
– Pitch : change l’intonation de la voix (plus aigüe ou plus grave). (Figure 2)
Et la liste peut être plus longue : bandpass, equalizer, highpass, lowpass, chorus, delay, stretch, contrast, etc.
La régularisation du réseau a pour principal objectif de prévenir le sur apprentissage (overfitting). Celle ci, va pouvoir via différentes techniques, permettre de gérer les éventuels débordements des paramètres du réseau au cours de l’entrainement.
Dropout : On va souhaiter favoriser l’extraction de caractéristique de façon indépendante, afin d’apprendre des caractéristique plus général et plus diverse. Cela va consister à ‘éteindre’, à désactiver certains neurones du modèle, et ce de façon aléatoire d’une même couche, qui ne contribuera donc ni à la phase de feedforward, ni à la phase de backpropagation. D’un point de vue du réseau, cela revient à instancier la valeur en sortie d’une fonction d’activation à 0.
Schéma du DropOut. Source : StackExchange, @Matt Krause
DropConnect : On va reprendre le même principe que précédemment. Mais au lieu de désactiver des neurones, on va simplement désactiver les connexions entrantes (toujours de façon aléatoire) sur une couche depuis la précédente. D’un point de vue du réseau , cela revient à instancier les valeurs des poids des connexions à 0.
Schéma du DropConnect. Source : StackExchange, @Matt Krause
L1 regularization (lasso regression) : Cette méthode ci va plutôt avoir une action de prévention , pour contenir les variables du réseau dans des intervalles spécifique, afin que celle-ci ne deviennent au cours de l’entrainement trop extrêmes. Pour ce cas là, cette régularisation va ajouter un terme de régularisation à notre fonction de perte, correspond à la somme des valeurs absolues de nos poids. Approche les poids vers 0. Fonctionne bien lorsque on est dans un cas avec énormément de caractéristiques. Utile pour des réseaux dont les données sont espacés.
L2 regularization (ridge regression) : Celle ci va aussi ajouter une pénalité à notre fonction de perte, de sorte que l’ensemble des erreurs soient minimal, ou maximal, mais pas entre les deux. En effet, il correspond à la somme des valeurs au carré de nos poids. Utile pour des réseaux dont les données sont rapprochés.
Max-Norm regularization : Empêche les poids d’exploser lorsque on utilise de haut taux d’apprentissage. Très utile lorsque l’on utilise des optimizer avec decay ( optimizer avec un learning rate haut au départ, et qui diminue au fil des entraînements, ex : Adagrad, etc.), sans même l’utilisation de drop-out.
On peut combiner l’utilisation simultané de la régulation L1 et L2. Cependant en pratique, on note un avantage pour la L2 qui donne de meilleurs résultats.
Représentation mathématique/informatique d’un neurone biologique
Le neurone artificiel va recevoir plusieurs entrées d’informations, plusieurs valeurs, qui vont être attaché à un poids qui peut être ajusté. Ces entrées correspondent aux dendrites, et les poids qui leurs sont associés, correspondent aux actions excitatrices ou inhibitrices des synapses, ils vont pouvoir amplifier ou minimiser un signal d’entrée. Le neurone dans sa forme basique, va effectuer une somme de l’ensemble de ces variables en fonction de leurs poids, correspondant au soma. Cette valeur passe ensuite par une fonction d’activation, qui en sera l’unique sortie. Celle-ci correspond au point de départ de l’axone qui est le cône d’émergence.
Le principe de ces réseaux va donc être d’assembler de grande quantité de neurone entre eux pour former des couches.
Il existe une grande variété de type de neurone, qui engendre selon leur agencement, différents type d’architecture.
Schéma représentant l’underfitting, le cas idéal et l’overfitting
On souhaite avoir un réseau qui puisse effectuer des prédictions sur de nouvelles données. Selon la façon dont est entrainé le model, on peut se heurter à 2 problèmes :
Sur apprentissage :
Cela représente un modèle qui a appris par cœur ses données d’entrainement, qui fonctionne donc bien sur le jeu d’entrainement mais pas de validation. Il effectue alors de mauvaise prédiction sur de nouvelles, car elles ne sont pas exactement les mêmes que celle du jeu d’entrainement. Pour y remédier, il faut améliorer la flexibilité du modèle, et donc jouer sur des concept de régularisation par exemple, ou encore d’early stopping.
Sous apprentissage :
Ce cas-ci représente un modèle qui n’arrive pas à déduire des informations du jeu de données. Il n’apprend donc pas assez et réalise de mauvaise prédiction sur le jeu d’entrainement. Il faut donc complexifier le réseau, car il ne taille pas bien par rapport aux types de données d’entrées. En effet, il n’arrive pas à capter la relation entre les données d’entrées et leur label.
Dans le cas où la précision du réseau n’est ni bonne sur le jeu d’entrainement, ni sur celui de validation, c’est que le réseau n’a pas eu assez de temps pour apprendre des données. Il faut donc augmenter le nombre d’itération, ou augmenter la taille du jeu de donnée.
On souhaite donc trouver un minimum global pour notre fonction de coût, tout en évitant les éventuelles vallées et minimum locaux qui nous empêcherait de converger vers la solution la plus optimisé pour notre réseau de neurones. La backpropagation se résume en une approche pour partager la contribution des erreurs propulsé pour chaque neurone de chaque couche.
Cette retropropagation du gradient va se faire via l’alternation successives entre deux phases :
Phase avant :
C’est la phase de prédiction. On envoi à notre réseau une donnée et il va essayer d’en prédire la classe de sortie. Il va avoir un échange d’informations, de valeurs et de sommes, entre chaque neurones et chaque couche. Les données transitent de la couche d’entrée vers la couche de sortie.
Schéma du flux d’informations, allant de la couche basse vers la couche haute (valeurs non réelles)
Phase arrière :
C’est la phase d’apprentissage. À la suite du passage d’une donnée au sein de notre réseau, nous allons avoir un résultat concernant la prédiction. C’est pour cela que les premiers entraînements sont souvent erronés, car les poids et biais du réseau sont initialisé de façon aléatoire, et vont être mis à jour au fil des entraînements via ce procédé.
Schéma du flux d’informations, allant de la couche haute vers la couche basse (valeurs non réelles)
Le réseau va pouvoir via ces différents types de couches superposés, faire des prédictions, à partir d’une entrée. C’est durant l’entrainement qu’il va apprendre, se tromper, et notamment s’auto ajuster via l’étape de la rétro-propagation du gradient (backpropagation). Cet algorithme de descente du gradient va permettre de minimiser la fonction de coût, appelé aussi fonction d’objectif ou encore de perte. Celle-ci conserve donc cette notion de biologie en s’inspirant de la rétropropagation neuronale. Le but de cet algorithme est de chercher à résoudre la fonction suivante : Ax = B, ou :
A est est une matrice d’entrée
x est un ensemble de variable contenu dans un tenseur qui représente l’ensemble des poids du réseau de neurone
B est un vecteur de sortie des labels
Mais que-ce qu’un tenseur ?
Définition des degrés d’un tenseur
Un tenseur est une unité mathématique qui peut avoir un certain degrés :
Ordre 0 : c’est un produit scalaire
Ordre 1 : c’est un vecteur
Ordre 2 : c’est une matrice
Ordre 3 : c’est un empilement de matrice, une sorte de matrice 3D. C’est cela que l’on envoie dans notre réseau de neurone
Cette fonction de perte est une fonction mathématique. Il en existe plusieurs types pour des utilisations bien précises. En effet, selon le type de problème que l’on cherche à résoudre, on aura une sortie différente, et donc une fonction de coût bien précise concernant notre problème. Dans certains cas, on souhaite avoir un résultat en sortie compris entre (0, 1), ou (-1,1), ou encore comme dans notre cas, un vecteur [ (0,1), (0,1)…] correspondant à plusieurs probabilités. Elle représente la somme de l’ensemble des erreurs de l’ensemble du réseau, soit l’écart entre la prédiction effectuée par notre réseau, par rapport à l’étiquette réelle de la donnée d’entrée. On doit chercher à la minimiser, et c’est via l’algorithme de la descente du gradient que l’on va pouvoir le faire. On va pouvoir calculer la contribution de l’erreur de chacun des poids synaptique du réseau, couche après couche. Cela va nous permettre d’actualiser les poids et biais du réseau, et donc d’effectuer de meilleures prédictions au fur et à mesure des itérations, lors de l’entrainement du modèle. Ce biais est une valeur scalaire ajouté en entrée, pour assurer que quelques neurones soit actif, quelque soit la force du signal d’entrée. Ces biais seront modifiés comme les poids au cours de l’entrainement
Le gradient quant à lui, est la dérivé en un point de la courbe mathématique qui régit les données de notre modèle. Celui-ci est donc le coefficient directeur de cette tangente. Il va nous permettre de connaître la tendance de la fonction en un point donné. Cette descente peut s’effectuer soit de manière globale (batch gradient), soit par des lots (mini batch gradient), soit de façon unitaire (stochastic gradient). La première consiste à envoyer au réseau la totalité des données d’un seul trait, et de faire ensuite le calcul du gradient ainsi que la correction des coefficients. Alors que la seconde consiste à envoyer au réseau, les données par petit groupe d’une taille définit par l’utilisateur. La dernière quant à elle, envoi une donnée à la fois dans le réseau. Nos réseaux utilisent la méthode par mini batch. En effet, celle-ci permet une meilleure convergence par rapport à la stochastic, et nous permet de meilleures performances que la batch, car on ne charge pas entièrement nos données.
On peut associer l’exemple suivant pour schématiser ce gradient. On imagine être un randonneur perdu en montagne, sous un épais brouillard. Une éventuelle possibilité pour descendre de la montagne, est de sentir la pente via ses pieds, et de la suivre dans le sens descendant, pas à pas. On va alors pouvoir rejoindre le bas de la vallée en répétant l’opération. On peut alors appliquer ce même exemple d’un point de vu mathématique :
Définition des termes courants
Si on prend cette fonction comme exemple, 𝑓(𝑥) = 𝑥² – 𝑥 + 1 que l’on souhaite minimiser par rapport à x, la solution est de résoudre l’équation 𝑓′(𝑥) = 0. Ce qui nous donne 𝑓′(𝑥) = 2𝑥 − 1 = 0 ⇒ 𝑥 = 1/2
Calcul de la descente de gradient de notre précédente fonction
La première valeur sera prise de façon aléatoire. Le gradient nous permettra de guider les prochaines valeurs en fonction de son coefficient en nous indiquant à la fois la direction et l’importance de la pente. Nous aurons un paramètre (‘eta’ sur le schéma), appelé taux d’apprentissage, qui nous permet de faire varier la vitesse de correction. Celle-ci doit être bien calibrer, car si celle-ci se trouve trop faible la convergence prendra un temps infini, soit au contraire celle-ci se trouve trop grande, et la convergence oscillera sans trouver le minimum. Nous utilisons un taux adaptatif en fonction de l’apprentissage. En effet, nous prenons un taux élevé au début pour améliorer la convergence, puis on la réduit progressivement au fil des itérations pour améliorer la précision. La convergence s’arrêtera soit via un nombre d’itération fixé en avance par l’utilisateur, soit dans notre cas avec l’utilisation ‘d’earlyStopping’, de stopper l’entrainement lorsque nos valeurs n’évoluent plus ou peu durant plusieurs itérations successives.
Le cas précèdent ne comporte qu’un seul paramètre. Nos réseaux de neurones comportant des milliers, voire des millions de paramètres, le schéma suivant représente d’une façon plus fidèle notre problème :
Descente de gradient avec un nombre important de paramètres. Source : medium,@markkhoffmann
Schéma des différents cas d’utilisation pour un type d’entrainement donné
Selon notre type de problème à résoudre, on va devoir utiliser un entrainement spécifique. Voici les 3 principaux types entrainement auquel on peut se confronter :
Apprentissage supervisé : dans ce cas-ci, on va avoir un utilisateur qui va guider la machine, en fournissant une grande quantité d’exemple qui aura été labélisé au préalable. Cette étape de labélisation, indispensable, permet d’associer une entrée à une sortie souhaité. Par exemple, si on souhaite un algorithme capable de reconnaitre un chat, les image d’entrée de chat seront étiqueté ‘chat’, et les autres photos qui ne représente pas de chat seront étiqueté ‘autre’. Ainsi pour une donnée d’entrée, nous auront en sortie soit un ‘chat’, soit un ‘autre’, identifié par notre réseau(classification). Le modèle peut aussi apprendre à généraliser et prédire de futures données (régression), par exemple pour prédire le prix d’une maison que l’on souhaiterait vendre, en renseignant juste sa superficie et ses installations. C’est ce type d’apprentissage que j’utilise pour le POC 2. Nous pouvons donner un exemple très populaire de ce type d’entrainements, tel que la détection d’objet pour les voitures autonomes.
Apprentissage non supervisé : cela concerne des problèmes de clusterisation, procédé auquel on souhaite partitionner et classer des éléments hétérogènes sous forme de sous-groupe qui seraient liés par des caractéristiques communes. C’est la machine elle-même qui va déterminer les traits en communs entres les données, sans intervention externe. Utilisé pour comprendre et explorer des données, dont le nombre de classe est inconnues, ou dont le jeu de données est non étiqueté. Un exemple peut être, que la NASA puisse classer l’ensemble des nouveaux corps célestes qu’elle découvre, en objets astronomiques telle que des étoiles, planètes, astéroïdes, trous noirs, en comparant certaines de leurs données, tel que leur distance, poids, force gravitationnel, etc.
Apprentissage par renforcement : On va utiliser des notions d’agent, d’environnement et de récompense. Un agent va réagir en fonction d’un état de l’environnement, et renvoyer une action en fonction de celui-ci. Un système de récompense permettra quant à lui d’impacter positivement ou négativement l’agent, en fonction d’action prise. Le but du système étant d’amasser le maximum de point possible, il pourra comprendre la différence entre une bonne et une mauvaise action, et donc au fur et à mesure de favoriser les bonnes actions. On essaye de reproduire le mécanisme naturel d’acquisition des connaissances. C’est comme un enfant qui découvre pour la première fois une flamme. Il se brûlera une première fois en la touchant, et ne le refera plus. Extrêmement puissant car ne nécessite pas de large jeu de donnée comme les 2 apprentissages précédents. Ce type d’apprentissage peut se voir dans les intelligences artificielles des nouveaux jeux vidéo par exemple. En effet, devenant de plus en plus complexe, il devient difficile d’en concevoir avec les anciennes méthodes.
Hum, pas vraiment. Si on doit résumer sur ce qu’est vraiment l’apprentissage de la machine, c’est seulement la résolution de formules mathématiques. Cette fonction va s’équilibrer en fonctions de données d’entrées. Et c’est cette fonction mathématique qui va permettre de nous donner une sortie souhaitée. Cependant, il suffit de modifier partiellement la donnée d’entrée, sur un intervalle auquel la machine n’aura jamais vu auparavant, pour que la machine nous renvoi une sortie absolument fausse. On pourrait appeler l’ensemble de ces techniques par du calcul cognitif, mais pour des raisons marketing, certains pionniers de chez IBM dans les années 60 ont préférés utiliser les termes d’apprentissage de la machine.
Timeline des différents type d’IA. Source : ledigitalab
L’intelligence artificielle
Cela représente l’ensemble des théories et de techniques mises en œuvre, en vue de réaliser des machines capables de simuler l’intelligence. Et celle-ci ne date effectivement pas d’hier, comme on pourrait y croire. Si on souhaite créer une intelligence artificielle, nous sommes alors dans l’obligation de coder l’ensemble des éventualités et actions qu’elle doit réaliser. Ce qui peut potentiellement être extrêmement long mais surtout se révéler peu efficace dans certaines situations. Cette approche que l’on peut alors considérer comme ‘manuelle’, a bien plus de limites.
Le machine learning
C’est un sous ensemble d’intelligence artificielle. Auparavant, pour apprendre à un ordinateur à effectuer une tâche, on le programmait manuellement. Aujourd’hui, ce même ordinateur peut apprendre par lui-même : il suffit de lui apprendre à reconnaître et à reproduire. En effet, plutôt que de coder l’ensemble des routines avec des jeux d’instructions précises pour réaliser une tache particulière, on va ‘entraîner’ la machine. On va donner de grandes quantités de données à notre algorithme, qui va avoir la capacité d’apprendre à réaliser cette tâche.
Le deep learning
Appelé apprentissage profond, est un sous ensemble du machine learning. Celui-ci reprend les mêmes concepts du machine learning, en les poussant encore plus loin. Le but est de créer une architecture imitant celle du cerveau humain, basés sur des réseaux de neurones artificiels à multiples couches. Le cerveau étant lui-même ‘profond’, dans le sens ou chaque action est le résultat d’une longue chaîne de communications synaptiques avec de nombreuses couches qui communiquent entre elles. Contrairement au machine learning, ces réseaux deviennent de plus en plus performants au fur et à mesure qu’ils reçoivent des données. En effet, ceux-ci pouvant être plus profonds, et donc plus complexes, ils nous permettent d’exploiter bien plus de data et donc d’augmenter significativement les performances.
Cours théoriques - Intelligence artificielle
