Le deep learning est de plus en plus présent. Presque tous les magazines industriels, tous les magazines en ligne et de nombreuses newsletters en parlent. Vous en avez certainement entendu parler ou lu des articles à ce sujet.
Souvent, on ne fait que constater l'existence du deep learning et les succès qu'il peut générer. Vous vous demandez peut-être si vous pouvez vous aussi utiliser le deep learning et quelles sont les possibilités qui s'offrent à vous. Qui ne souhaite pas améliorer sa productivité et la qualité de ses produits ?
Nous souhaitons vous donner un aperçu du fonctionnement du deep learning. Vous saurez ensuite si vous pouvez l'utiliser.
Le deep learning fait partie du machine learning
En bref, le deep learning est une partie du machine learning. Le machine learning est un terme générique pour la reconnaissance automatique des formes. Un algorithme permet de déterminer des similitudes à partir de différents ensembles de données. Cependant, lorsque les dimensions des données sont nombreuses ou lorsque les données sont trop peu nombreuses, la reconnaissance des formes avec cet algorithme est souvent problématique.
Les systèmes d'apprentissage profond sont constitués de ce que l'on appelle des réseaux neuronaux. Ils peuvent couvrir simultanément plusieurs dimensions et sont parfaitement adaptés à la reconnaissance et à la classification d'objets. Dans ces applications, plusieurs caractéristiques doivent être reconnues et attribuées en une fraction de seconde.
Ces réseaux neuronaux artificiels prennent pour modèle le cerveau humain, qui est composé de réseaux neuronaux naturels.
Les dimensions désignent entre autres les nombreuses caractéristiques différentes. Par exemple, une pomme a au moins la forme, la couleur et la tige comme dimensions.
Comment fonctionne le deep learning ?
Le deep learning consiste en différents réseaux possibles pour la reconnaissance et la classification de modèles. Dans le domaine de la vision artificielle, on a généralement recours au concept de réseaux convolutionnels profonds (DCN). Le DCN est parfaitement adapté à l'analyse d'images.
Un tel DCN permet de réaliser des tâches de reconnaissance hautement dimensionnelles. Le réseau de classification est précédé d'un réseau de réduction des dimensions, car toutes les dimensions ne sont pas toujours nécessaires à la reconnaissance du produit. Ce réseau lit les données d'image pixel par pixel dans certains secteurs qui se chevauchent. Ce n'est qu'ensuite que les données sont classifiées dans un autre réseau.
Voici à quoi ressemble un DCN en théorie :
Le réseau d'apprentissage en profondeur reconnaît ainsi le produit à partir des images disponibles. Il peut en outre apprendre lui-même les différentes caractéristiques. Cependant, un système d'apprentissage automatique traditionnel se fie aux données que vous avez saisies manuellement.
Cependant, le modèle d'apprentissage profond doit également être entraîné. Cela peut prendre beaucoup de temps. Sans le matériel adéquat, cela prend parfois des jours, voire des semaines. Avec l'utilisation d'un GPU, l'effort peut être réduit à quelques heures, car un GPU peut calculer plusieurs processus simultanément.
Comment utiliser le deep learning ?
Le deep learning est particulièrement utile si vous souhaitez effectuer des tâches de détection et de classification complexes. Si vous utilisez déjà le Machine Learning mais que vous êtes parfois limité, le Deep Learning peut être la bonne approche pour vous.
Le Deep Learning est particulièrement adapté aux applications médicales ou aux produits complexes, car il y a souvent plusieurs dimensions.
Dans le domaine médical et des sciences de la vie, le Deep Learning permet par exemple de reconnaître automatiquement et facilement certaines cellules. C'est pourquoi le deep learning est même déjà utilisé dans la recherche sur le cancer.
Le deep learning est également utilisé dans le contrôle de la qualité. Dans le cadre de l'automatisation, il permet d'écarter les produits qui n'atteignent pas vos standards de qualité.
De quoi avez-vous besoin pour la mise en œuvre ?
Pour réussir la mise en œuvre de l'apprentissage profond pour la reconnaissance et la classification des formes, vous devez disposer du matériel et du logiciel d'apprentissage profond appropriés.
Le matériel se compose d'un système de vision et d'un processeur graphique. Ce processeur graphique se trouve de préférence sur une carte d'acquisition spéciale que vous pouvez installer sur presque tous les PC. Le système de vision peut alors être connecté à l'ordinateur via la carte d'acquisition, tandis que la plupart des calculs sont déjà effectués dans la caméra et la carte d'acquisition. Vous pouvez vous procurer cette carte d'acquisition séparément ou la carte d'acquisition CXP 12 uniquement en combinaison avec le Basler boost.
Si vous souhaitez opter pour un système encore plus compact et encore plus économique, nous vous recommandons l'Embedded Deep Learning. Ce système s'appuie sur la combinaison de caméras au niveau de la carte et d'unités de traitement embarquées. Cela permet de réduire les coûts unitaires et d'être rapidement opérationnel.
Nous serions ravis de vous aider à exploiter davantage votre potentiel. N'hésitez pas à nous contacter si vous avez des questions.
