20.13. Construire des réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow : applications dans le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur

20.13. Création de réseaux de neurones avec Keras et TensorFlow : applications dans le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur

L'avènement du machine learning (Machine Learning) et du deep learning (Deep Learning) a apporté des avancées significatives dans plusieurs domaines technologiques, notamment dans le traitement du langage naturel (NLP) et la vision par ordinateur. Avec l'aide de bibliothèques puissantes comme Keras et TensorFlow, les professionnels et les passionnés peuvent créer des réseaux neuronaux complexes pour résoudre des problèmes auparavant considérés comme insurmontables. Dans ce chapitre, nous explorerons comment utiliser ces outils pour créer des modèles avancés en PNL et en vision par ordinateur.

Présentation de Keras et TensorFlow

TensorFlow est une bibliothèque open source pour le calcul numérique développée par la Google Brain Team. Il est largement utilisé pour créer des modèles d’apprentissage automatique en raison de sa flexibilité et de sa capacité à évoluer. Keras, quant à lui, est une API de haut niveau qui s'exécute sur TensorFlow (et d'autres bibliothèques) et vous permet de créer rapidement des prototypes de réseaux neuronaux avec une approche plus intuitive et facile à utiliser.

Réseaux de neurones dans le traitement du langage naturel (NLP)

Le PLN est un domaine de connaissances axé sur l'interaction entre les ordinateurs et le langage humain. Grâce aux réseaux de neurones, il est possible d'effectuer des tâches telles que la traduction automatique, l'analyse des sentiments, la reconnaissance vocale, entre autres. Les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de neurones convolutifs (CNN), ainsi que les architectures Transformer récentes, sont largement utilisés en PNL.

Par exemple, pour créer un modèle d'analyse des sentiments, nous pouvons utiliser un RNN avec des couches LSTM (Long Short-Term Memory) ou GRU (Gated Recurrent Unit), capables de capturer les dépendances à long terme dans le texte. Keras facilite cette tâche grâce à des modules prédéfinis qui peuvent être empilés pour former l'architecture souhaitée.

Réseaux de neurones en vision par ordinateur

En vision par ordinateur, les CNN constituent l'épine dorsale de tâches telles que la reconnaissance d'images, la détection d'objets et la segmentation sémantique. Un CNN typique se compose de plusieurs couches convolutives, suivies de couches de regroupement et enfin de couches denses pour la classification ou la régression. Keras propose une variété de couches convolutives, de fonctions de pooling et de techniques de normalisation qui simplifient la création de modèles de vision par ordinateur complexes.

L'apprentissage par transfert est une technique puissante en vision par ordinateur où un modèle pré-entraîné sur un grand ensemble de données (comme ImageNet) est adapté pour une tâche spécifique avec un ensemble de données plus petit. Keras fournit des modèles pré-entraînés qui peuvent être facilement personnalisés et ajustés pour de nouvelles tâches.

Bonnes pratiques pour la création de modèles

Lors de la création de modèles de réseaux neuronaux avec Keras et TensorFlow, il est important de suivre certaines bonnes pratiques :

• Prétraitement des données : assurez-vous que vos données sont propres, normalisées et formatées de manière appropriée pour le réseau neuronal. En PNL, cela peut impliquer la tokenisation, la lemmatisation et la vectorisation de mots. En vision par ordinateur, cela peut inclure le redimensionnement d'images, la normalisation des pixels et l'augmentation des données.
• Sélection de l'architecture : choisissez une architecture de réseau neuronal adaptée au problème à résoudre. Pour la PNL, il peut s'agir d'un RNN ou d'un Transformer, tandis que pour la vision par ordinateur, il s'agit généralement d'un CNN.
• Régularisation : utilisez des techniques telles que l'abandon, la régularisation L1/L2 et la normalisation par lots pour éviter le surajustement.
• Optimisation : choisissez un algorithme d'optimisation approprié, tel qu'Adam, RMSprop ou SGD, et ajustez le taux d'apprentissage et d'autres hyperparamètres.
• Validation croisée : utilisez des techniques de validation croisée pour garantir que le modèle se généralise bien aux nouvelles données.
• Surveillance : suivez les performances du modèle pendant l'entraînement à l'aide de rappels et d'un tableau tensoriel pour la visualisation.

Applications pratiques

Grâce à nos connaissances sur la création de réseaux neuronaux avec Keras et TensorFlow, nous pouvons explorer des applications pratiques en PNL et en vision par ordinateur. Par exemple :

• Traduction automatique : créez un modèle séquence à séquence (seq2seq) avec des mécanismes d'attention pour traduire des textes d'une langue à une autre.
• Reconnaissance vocale : développer un système qui convertit la parole en texte à l'aide de réseaux neuronaux récurrents et convolutifs.
• Détection d'objets : implémentez un modèle tel que YOLO (You Only Look Once) ou SSD (Single Shot Multibox Detector) pour identifier et localiser des objets dans les images.
• Segmentation sémantique : créez un réseau neuronal qui segmente les images, en distinguant différents éléments au niveau des pixels.

Conclusion

L'utilisation de Keras et TensorFlow pour créer des réseaux de neurones ouvre un large éventail de possibilités en matière de PNL et de vision par ordinateur. Avec la bonne approche et en suivant les meilleures pratiques, vous pouvez créer des modèles robustes et efficaces qui stimulent l’innovation et résolvent des problèmes complexes. À mesure que la technologie progresse, la capacité de créer et de mettre en œuvre ces modèles devient de plus en plus accessible, favorisant un avenir où les machines peuvent comprendre et interagir avec le monde de la même manière que les humains.