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Meilleur AutoML : Un guide complet pour une construction de modèle sans effort

Meilleur AutoML : Un guide complet pour une construction de modèle sans effort

Misskey AI

Aperçu de l'apprentissage automatique automatisé (AutoML)

Définition et importance de l'AutoML

L'apprentissage automatique automatisé (AutoML) est une approche révolutionnaire qui vise à démocratiser le domaine de l'apprentissage automatique en automatisant les tâches complexes et chronophages impliquées dans la construction et le déploiement de modèles d'IA efficaces. Dans un flux de travail traditionnel d'apprentissage automatique, les scientifiques des données et les ingénieurs doivent effectuer manuellement une série d'étapes, notamment le prétraitement des données, l'ingénierie des caractéristiques, la sélection des modèles, l'optimisation des hyperparamètres et l'évaluation des modèles. Ce processus peut être très laborieux, nécessitant une expertise de domaine et des compétences techniques importantes.

L'AutoML relève ce défi en automatisant ces étapes cruciales, permettant aux organisations de tirer parti de la puissance de l'apprentissage automatique sans avoir besoin d'une expertise approfondie en apprentissage automatique. En automatisant le cycle de vie du développement de modèles, l'AutoML permet une expérimentation plus rapide, une utilisation plus efficace des ressources et la possibilité d'explorer une gamme plus large d'approches de modélisation. Cela peut à son tour conduire au développement rapide de modèles d'IA performants et prêts pour la production, apportant une valeur commerciale tangible.

Principaux avantages et défis de l'AutoML

L'essor de l'AutoML a apporté plusieurs avantages clés pour les organisations qui cherchent à tirer parti de la puissance de l'apprentissage automatique :

  1. Démocratisation de l'IA : Les outils AutoML abaissent les barrières à l'entrée pour l'apprentissage automatique, permettant aux experts du domaine et aux utilisateurs métier de développer des modèles d'IA sans avoir besoin d'un codage ou d'une expertise en apprentissage automatique importants.

  2. Efficacité et productivité accrues : En automatisant les tâches répétitives et chronophages du cycle de vie du développement de modèles...Voici la traduction française du fichier markdown :

Cycle de développement, AutoML permet aux équipes de science des données de se concentrer sur des travaux stratégiques de haut niveau et d'accélérer la livraison de solutions alimentées par l'IA.

  1. Exploration d'approches de modélisation diversifiées : Les plateformes AutoML peuvent explorer automatiquement une large gamme d'algorithmes, d'architectures et de configurations d'hyperparamètres, conduisant à la découverte de modèles optimaux qui auraient pu être négligés dans un processus manuel.

  2. Réduction du délai de mise sur le marché : La nature automatisée d'AutoML permet aux organisations de prototyper, tester et déployer rapidement des modèles d'apprentissage automatique, réduisant le temps nécessaire pour apporter des produits et services alimentés par l'IA sur le marché.

Cependant, l'adoption d'AutoML présente également des défis clés que les organisations doivent relever :

  1. Maintenir l'explicabilité et l'interprétabilité des modèles : La nature automatisée d'AutoML peut rendre plus difficile la compréhension du fonctionnement interne des modèles générés, ce qui est crucial pour les applications critiques et les industries réglementées.

  2. Assurer la qualité et la pertinence des données : Les outils AutoML dépendent fortement de la qualité et de la pertinence des données d'entrée, et les organisations doivent investir dans des pratiques solides de gestion des données pour garantir les meilleurs résultats possibles.

  3. Équilibrer l'automatisation et l'expertise humaine : Bien qu'AutoML puisse automatiser de nombreuses tâches techniques, la supervision humaine et l'expertise du domaine restent essentielles pour des tâches telles que la formulation du problème, l'ingénierie des fonctionnalités et la sélection des modèles.

  4. Aborder les préoccupations liées aux biais et à l'équité : Les modèles d'apprentissage automatique automatisés peuvent involontairement perpétuer ou amplifier les biais sociétaux présents dans les données d'entraînement, nécessitant une surveillance et des stratégies d'atténuation attentives.

Alors que les organisations cherchent à tirer parti des avantages d'AutoML, elles doivent soigneusement naviguer dans ces défis et développer une stratégie globale pour assurer l'intégration réussie de ces puissants outils dans leurs workflows d'IA et de science des données.

Principaux cadres et plateformes AutoML

La demande croissante.

Google Cloud AutoML

Google Cloud AutoML est une suite de produits d'apprentissage automatique qui permet aux utilisateurs de former des modèles de haute qualité avec un minimum d'expertise en apprentissage automatique. La plateforme propose une gamme de services AutoML, notamment AutoML Tables pour les données structurées, AutoML Vision pour la reconnaissance d'images, AutoML Natural Language pour l'analyse de texte et AutoML Video Intelligence pour le traitement vidéo. Google Cloud AutoML s'appuie sur l'expérience étendue de l'entreprise dans l'apprentissage automatique pour fournir une interface conviviale et sans code pour la construction et le déploiement de modèles d'IA personnalisés.

Amazon SageMaker Autopilot

Amazon SageMaker Autopilot est une capacité AutoML au sein de la plateforme AWS SageMaker, conçue pour construire, former et déployer automatiquement des modèles d'apprentissage automatique. Autopilot analyse les données d'entrée, sélectionne les algorithmes les plus appropriés et optimise les hyperparamètres du modèle, permettant aux utilisateurs de générer rapidement des modèles performants sans avoir besoin d'une expertise approfondie en apprentissage automatique. La plateforme fournit également des informations sur les performances et l'interprétabilité du modèle, soutenant ainsi le développement d'une IA responsable.

Microsoft Azure Automated ML

Microsoft Azure Automated ML est un service AutoML basé sur le cloud qui permet aux utilisateurs de construire, former et déployer des modèles d'apprentissage automatique sans écrire de code. La plateforme explore automatiquement différents algorithmes et hyperparamètres, sélectionnant le modèle optimal pour le problème et les données donnés. Azure Automated ML fournit également des fonctionnalités pour la préparation des données, l'ingénierie des caractéristiques et l'interprétation des modèles, en faisant une solution complète pour les organisations souhaitant tirer parti de la puissance de l'apprentissage automatique.

H2O.ai AutoML

H2O.ai AutoML est une plateforme AutoML open-source qui automatise l'ensemble du flux de travail d'apprentissage automatique, de la préparation des données à la m.Sélection de modèle et réglage des hyperparamètres. La plateforme prend en charge une large gamme d'algorithmes, y compris l'apprentissage supervisé et non supervisé, et peut gérer les données structurées, non structurées et les séries temporelles. H2O.ai AutoML est conçu pour être très évolutif et peut être déployé sur site, dans le cloud ou dans un environnement hybride.

Sklearn-Genetic-opt

Sklearn-Genetic-opt est une bibliothèque Python qui intègre des algorithmes génétiques au cadre d'apprentissage automatique scikit-learn pour fournir une solution AutoML. La bibliothèque optimise automatiquement les hyperparamètres de n'importe quel estimateur scikit-learn, en explorant une large gamme de configurations de modèles pour trouver le modèle le plus performant pour un problème donné. Sklearn-Genetic-opt est particulièrement utile pour les jeux de données de petite à moyenne taille et peut être facilement intégré dans les flux de travail existants en science des données.

Ce ne sont là que quelques exemples des nombreux cadres et plateformes AutoML disponibles sur le marché. Chaque solution offre ses propres fonctionnalités, points forts et cas d'utilisation cibles uniques, et les organisations doivent évaluer attentivement leurs exigences et leurs contraintes pour sélectionner l'outil AutoML le plus approprié à leurs besoins.

Sélectionner la bonne solution AutoML

Choisir la bonne solution AutoML pour votre organisation peut être une tâche complexe, car il existe de nombreux facteurs à prendre en compte. Voici quelques aspects clés à évaluer lors de la sélection d'une plateforme AutoML :

Facteurs à prendre en compte

Facilité d'utilisation

L'un des principaux avantages de l'AutoML est sa capacité à démocratiser l'apprentissage automatique en le rendant accessible à un plus grand nombre d'utilisateurs, y compris les experts du domaine et les analystes d'affaires. Par conséquent, la facilité d'utilisation et l'ergonomie de la plateforme AutoML sont des facteurs cruciaux à prendre en compte. Recherchez des solutions avec des interfaces intuitives, des flux de travail guidés et des exigences de codage minimales.

Intégration avec les flux de travail existants

Une intégration transparente avec les flux de travail existants en matière de données et d'apprentissage automatique de votre organisation est essentielle pour assurer une adoption en douceur.

Évaluation d'une plateforme AutoML

Évaluez la capacité de la plateforme à se connecter à vos sources de données, à vos outils de collaboration et à vos environnements de déploiement, ainsi que son support pour les formats de données courants et les normes de sérialisation des modèles.

Types de données et modèles pris en charge

Les différentes plateformes AutoML peuvent avoir des capacités variables lorsqu'il s'agit de gérer différents types de données (par exemple, structurées, non structurées, séries temporelles) et de prendre en charge divers algorithmes d'apprentissage automatique et architectures de modèles. Assurez-vous que la solution AutoML que vous choisissez peut répondre aux exigences spécifiques de vos cas d'utilisation en matière de données et de modélisation.

Personnalisation et explicabilité

Bien que l'automatisation fournie par AutoML soit un avantage important, les organisations peuvent encore nécessiter un certain degré de personnalisation et d'interprétabilité pour les applications critiques ou les industries réglementées. Recherchez des plateformes AutoML qui offrent des fonctionnalités pour l'introspection des modèles, l'analyse de l'importance des caractéristiques et la possibilité de remplacer ou d'affiner les processus automatisés.

Coût et évolutivité

Tenez compte de la structure tarifaire et de l'évolutivité de la plateforme AutoML, car ces facteurs peuvent avoir un impact significatif sur la viabilité à long terme et le coût total de possession. Évaluez les modèles de tarification de la plateforme, la consommation des ressources et la capacité à gérer des volumes de données et une complexité des modèles croissants au fur et à mesure de l'évolution de vos besoins.

En évaluant attentivement ces facteurs, les organisations peuvent sélectionner la solution AutoML qui s'aligne le mieux avec leurs exigences spécifiques, leur infrastructure existante et leurs objectifs à long terme.

Préparation des données pour un meilleur AutoML

Le succès de l'AutoML dépend fortement de la qualité et de la pertinence des données d'entrée. Une préparation adéquate des données et l'ingénierie des caractéristiques sont essentielles pour obtenir les meilleurs résultats possibles de votre plateforme AutoML. Voici quelques considérations clés pour préparer les données en vue d'une performance optimale de l'AutoML :

Prétraitement et nettoyage des données

Assurez-vous que vos données sont propres, cohérentes et exemptes d'erreurs ou de valeurs manquantes.

Préparation des données

Commencez par charger et inspecter vos données. Identifiez les caractéristiques (features) et les valeurs cibles (target values). Effectuez les tâches standard de prétraitement des données, telles que la gestion des données manquantes, la suppression des valeurs aberrantes et la normalisation ou la mise à l'échelle des caractéristiques selon les besoins. Cette étape est essentielle pour garantir que la plateforme AutoML puisse apprendre efficacement à partir des données et générer des modèles précis.

Ingénierie et sélection des caractéristiques

L'ingénierie des caractéristiques, le processus de création de nouvelles caractéristiques à partir des données brutes, peut avoir un impact significatif sur les performances des modèles d'apprentissage automatique. Les plateformes AutoML incluent souvent des capacités d'ingénierie automatique des caractéristiques, mais vous pouvez encore améliorer le processus en concevant manuellement des caractéristiques pertinentes en fonction de vos connaissances du domaine. De plus, les techniques de sélection des caractéristiques peuvent aider à identifier le sous-ensemble le plus informatif de caractéristiques, améliorant ainsi la précision et l'efficacité du modèle.

Gestion des jeux de données déséquilibrés

De nombreux jeux de données du monde réel présentent un déséquilibre des classes, où une classe est nettement sous-représentée par rapport aux autres. Cela peut poser un défi pour les modèles d'apprentissage automatique, entraînant de mauvaises performances sur la classe minoritaire. Les plateformes AutoML fournissent souvent des stratégies intégrées pour gérer les jeux de données déséquilibrés, telles que le sur-échantillonnage, le sous-échantillonnage ou la pondération des classes. Évaluez les capacités de la plateforme dans ce domaine et envisagez d'appliquer les techniques appropriées à vos données.

Division des données pour l'entraînement et l'évaluation

Une division appropriée des données est cruciale pour évaluer avec précision les performances de vos modèles AutoML. Vous voudrez généralement diviser vos données en ensembles d'entraînement, de validation et de test. L'ensemble d'entraînement est utilisé pour ajuster le modèle, l'ensemble de validation est utilisé pour le réglage des hyperparamètres et la sélection du modèle, et l'ensemble de test est utilisé pour l'évaluation finale du modèle. De nombreuses plateformes AutoML peuvent gérer automatiquement ce processus de division des données, mais vous devez quand même examiner l'approche pour vous assurer qu'elle correspond à votre cas d'utilisation spécifique et à vos exigences d'évaluation.

En suivant ces meilleures pratiques pour la préparation des données, vous pouvez contribuer à garantir que votre plateforme AutoML.

Automatisation du cycle de vie de l'apprentissage automatique

L'un des principaux avantages de l'AutoML est sa capacité à automatiser l'ensemble du cycle de vie de l'apprentissage automatique, de l'ingestion des données au déploiement et à la surveillance des modèles. Explorons comment l'AutoML peut simplifier ce processus :

Ingestion et transformation automatisées des données

Les plateformes AutoML offrent souvent une intégration transparente avec diverses sources de données, permettant une ingestion et un prétraitement automatisés des données. Cela peut inclure la connexion à des bases de données, des stockages cloud et d'autres référentiels de données, ainsi que l'exécution de tâches de transformation de données courantes, telles que le nettoyage des données, l'ingénierie des fonctionnalités et la gestion des valeurs manquantes.

Par exemple, le service AutoML Tables de Google Cloud AutoML peut ingérer automatiquement des données structurées à partir de diverses sources, notamment des fichiers CSV, des jeux de données BigQuery et des compartiments Google Cloud Storage. La plateforme analyse ensuite les données et recommande les transformations de données appropriées pour préparer le modèle à l'entraînement.

Sélection automatique des modèles et réglage automatique des hyperparamètres

Au cœur de l'AutoML se trouve le processus automatisé de sélection de l'algorithme d'apprentissage automatique le plus approprié et de réglage de ses hyperparamètres pour des performances optimales. Les plateformes AutoML utilisent des techniques avancées, telles que l'optimisation bayésienne, les algorithmes évolutionnaires et l'apprentissage par renforcement, pour explorer efficacement une large gamme de configurations de modèles et identifier le modèle le plus performant pour un problème et un jeu de données donnés.

Microsoft Azure Automated ML, par exemple, essaie automatiquement différents algorithmes, notamment les arbres de décision, les forêts aléatoires, le boosting de gradient et les réseaux de neurones, puis en règle les hyperparamètres pour trouver le modèle optimal. La plateforme fournit des informations sur les performances du modèle et l'importance des différentes fonctionnalités, aidant les utilisateurs à comprendre le processus de prise de décision sous-jacent.

Entraînement automatique des modèles et é.Voici la traduction française du fichier markdown "valuation" :

Une fois les données préparées et le processus de sélection du modèle terminé, les plateformes AutoML peuvent automatiquement gérer l'entraînement et l'évaluation des modèles sélectionnés. Cela inclut des tâches telles que la division des données en ensembles d'entraînement, de validation et de test, l'entraînement des modèles et l'évaluation de leurs performances à l'aide de diverses métriques.

Par exemple, Amazon SageMaker Autopilot peut automatiquement entraîner plusieurs modèles en parallèle, en utilisant différents algorithmes et configurations d'hyperparamètres. La plateforme évalue ensuite les performances des modèles sur l'ensemble de validation et sélectionne le modèle le plus performant pour le déploiement.

Déploiement et surveillance automatisés des modèles

La dernière étape du cycle de vie de l'AutoML est le déploiement et la surveillance automatisés du modèle sélectionné. Les plateformes AutoML peuvent empaqueter le modèle entraîné dans un artefact prêt pour la production et l'intégrer dans votre application ou infrastructure existante, assurant ainsi un déploiement transparent.

De plus, de nombreuses solutions AutoML offrent des capacités de surveillance continue des modèles, vous alertant de toute dégradation des performances ou dérive des données, et permettant une réévaluation et un redéploiement faciles des modèles si nécessaire. Cela contribue à maintenir la précision et la fiabilité de vos modèles d'apprentissage automatique au fil du temps.

En automatisant ces étapes cruciales du cycle de vie de l'apprentissage automatique, les plateformes AutoML peuvent considérablement réduire le temps et les efforts nécessaires pour développer et déployer des solutions efficaces alimentées par l'IA, permettant ainsi aux organisations de tirer rapidement parti de la puissance de l'apprentissage automatique.

Techniques pour une meilleure AutoML

L'AutoML s'appuie sur une variété de techniques avancées pour automatiser le processus d'apprentissage automatique. Voici quelques-unes des principales techniques utilisées dans les principaux cadres AutoML :

Optimisation bayésienne

L'optimisation bayésienne est une technique puissante pour rechercher efficacement l'espace des hyperparamètres des modèles d'apprentissage automatique. Elle utilise un modèle probabiliste, comme un processus gaussien, pour estimer la fonction objective (par exemple, les performances du modèle) et .

Réseaux de neurones convolutifs (CNN)

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont un type spécialisé de réseau de neurones particulièrement bien adaptés au traitement et à l'analyse de données visuelles, telles que les images et les vidéos. Les CNN s'inspirent de la structure du cortex visuel dans le cerveau humain, où les neurones sont agencés de manière à leur permettre de répondre à des régions chevauchantes du champ visuel.

Les composants clés d'un CNN sont :

  1. Couches convolutives : Ces couches appliquent un ensemble de filtres apprenants à l'image d'entrée, où chaque filtre extrait une caractéristique spécifique de l'image. Le résultat de ce processus est une carte de caractéristiques, qui représente les relations spatiales entre les caractéristiques.

  2. Couches de mise en commun : Ces couches réduisent les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques, ce qui aide à réduire le nombre de paramètres dans le réseau et à rendre le modèle plus robuste aux petites translations dans l'entrée.

  3. Couches entièrement connectées : Ces couches sont similaires aux couches cachées dans un réseau de neurones traditionnel, et sont utilisées pour classifier les caractéristiques extraites par les couches convolutives et de mise en commun.

Voici un exemple d'une architecture CNN simple pour la classification d'images :

import torch.nn as nn
 
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CNN, self).__init__()
        # Couche convolutive 1
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        # Couche de mise en commun 1
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        # Couche convolutive 2
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        # Couche de mise en commun 2
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        # Couche entièrement connectée 1
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 7 * 7, out_features=128)
        # Couche entièrement connectée 2
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
 
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool1(x)
        x = self.conv2(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.pool2(x)
        x = x.view(-1,.
```python
# 32 * 7 * 7)
        x = self.fc1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

Dans cet exemple, le modèle CNN a deux couches de convolution, deux couches de mise en commun et deux couches entièrement connectées. Les couches de convolution extraient les caractéristiques de l'image d'entrée, les couches de mise en commun réduisent les dimensions spatiales des cartes de caractéristiques, et les couches entièrement connectées classifient les caractéristiques.

Voici un diagramme qui illustre la structure d'un CNN :

+---------------+
|   Image d'entrée|
+---------------+
        |
+---------------+
|  Couche de    |
|  convolution  |
+---------------+
        |
+---------------+
|   Couche de   |
|   mise en     |
|   commun      |
+---------------+
        |
+---------------+
|  Couche de    |
|  convolution  |
+---------------+
        |
+---------------+
|   Couche de   |
|   mise en     |
|   commun      |
+---------------+
        |
+---------------+
| Couche entièrement|
|   connectée   |
+---------------+
        |
+---------------+
| Couche entièrement|
|   connectée   |
+---------------+
        |
+---------------+
|    Sortie     |
+---------------+

Dans ce diagramme, l'image d'entrée est passée à travers une série de couches de convolution et de mise en commun, qui extraient les caractéristiques de l'image. Les caractéristiques sont ensuite passées à travers une série de couches entièrement connectées, qui classifient l'image dans l'une des classes de sortie.

Réseaux de neurones récurrents (RNN)

Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont un type de réseau de neurones particulièrement bien adaptés au traitement des données séquentielles, telles que le texte, la parole et les séries temporelles. Contrairement aux réseaux de neurones feedforward, qui traitent les données d'entrée de manière indépendante, les RNN maintiennent un état caché qui est mis à jour à chaque pas de temps, leur permettant de se souvenir et d'utiliser les informations des entrées précédentes.

Les composants clés d'un RNN sont :

  1. Entrée : Les données d'entrée, comme une séquence de mots ou une série temporelle de valeurs.
  2. État caché : L'état interne du RNN, qui est mis à jour à chaque pas de temps en fonction de l'entrée courante et de l'état précédent. Entrée de location et état caché précédent.
  3. Sortie : La sortie du RNN, qui est générée à chaque pas de temps en fonction de l'entrée actuelle et de l'état caché actuel.

Voici un exemple d'un RNN simple pour la génération de texte :

import torch.nn as nn
 
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
 
    def forward(self, input, hidden):
        # Concatène l'entrée et l'état caché
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        # Met à jour l'état caché
        hidden = self.i2h(combined)
        # Calcule la sortie
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden
 
    def initHidden(self):
        # Initialise l'état caché à un tenseur de zéros
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

Dans cet exemple, le modèle RNN a une seule couche cachée avec une taille de caché spécifiée. La fonction forward prend une entrée et l'état caché précédent, et renvoie la sortie et l'état caché mis à jour. La fonction initHidden initialise l'état caché à un tenseur de zéros.

Voici un diagramme qui illustre la structure d'un RNN :

+---------------+
|   Entrée (x_t) |
+---------------+
        |
+---------------+
|     Cellule RNN|
+---------------+
        |
+---------------+
|   Sortie (y_t) |
+---------------+
        |
+---------------+
|   État Caché   |
|     (h_t)      |
+---------------+

Dans ce diagramme, l'entrée x_t est passée à travers la cellule RNN, qui met à jour l'état caché h_t et produit la sortie y_t. L'état caché est ensuite renvoyé à la cellule RNN pour l'étape de temps suivante, permettant au RNN de maintenir une mémoire des entrées et des sorties précédentes.

Long Short-Term Memory (LSTMs)

Long Short-Term Memory (LSTMs) sont un type de RNN particulièrement efficace pour apprendre et mémoriser les dépendances à long terme dans les données séquentielles. Contrairement aux RNN traditionnels, qui peuvent souffrir du problème du gradient qui s'évanouit, les LSTM utilisent une structure de cellule plus complexe qui leur permet de mieux se souvenir et d'utiliser les informations des étapes de temps précédentes.

Les principaux composants d'une cellule LSTM sont :

  1. Porte d'oubli : Détermine quelles informations de l'état de cellule précédent doivent être oubliées.
  2. Porte d'entrée : Détermine quelles nouvelles informations de l'entrée actuelle et de l'état caché précédent doivent être ajoutées à l'état de la cellule.
  3. État de la cellule : La mémoire à long terme de l'LSTM, qui est mise à jour à chaque pas de temps en fonction des portes d'oubli et d'entrée.
  4. Porte de sortie : Détermine quelles informations de l'entrée actuelle, de l'état caché précédent et de l'état de la cellule doivent être utilisées pour produire la sortie.

Voici un exemple d'un modèle LSTM pour la classification de texte :

import torch.nn as nn
 
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, 4 * hidden_size)
        self.h2o = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
 
    def forward(self, input, hidden, cell):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        gates = self.i2h(combined)
        forget_gate, input_gate, cell_gate, output_gate = gates.chunk(4, 1)
        forget_gate = torch.sigmoid(forget_gate)
        input_gate = torch.sigmoid(input_gate)
        cell_gate = torch.tanh(cell_gate)
        output_gate = torch.sigmoid(output_gate)
        cell = (cell * forget_gate) + (cell_gate * input_gate)
        hidden = output_gate * torch.tanh(cell)
        output = self.h2o(hidden)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden, cell
 
    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)
 
    def initCell(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

Dans cet exemple, le modèle LSTM a une seule couche cachée. Réseau de neurones récurrents à mémoire à long terme (LSTM)

Un réseau de neurones récurrents à mémoire à long terme (LSTM) est un type de réseau de neurones récurrents conçu pour apprendre des dépendances à long terme dans les données séquentielles. Un LSTM est composé d'une cellule LSTM qui prend en entrée une séquence d'entrées et produit une séquence de sorties, avec une taille de couche cachée spécifiée. La fonction forward prend une entrée, l'état caché précédent et l'état de la cellule précédente, et renvoie la sortie, l'état caché mis à jour et l'état de la cellule mis à jour. Les fonctions initHidden et initCell initialisent l'état caché et l'état de la cellule à des tenseurs de zéros.

Voici un diagramme qui illustre la structure d'une cellule LSTM :

+---------------+
|   Entrée (x_t) |
+---------------+
        |
+---------------+
|     Cellule LSTM |
+---------------+
        |
+---------------+
|   Sortie (y_t)|
+---------------+
        |
+---------------+
|   État caché |
|     (h_t)     |
+---------------+
        |
+---------------+
|   État de la cellule |
|     (c_t)     |
+---------------+

Dans ce diagramme, l'entrée x_t est transmise à la cellule LSTM, qui met à jour l'état caché h_t et l'état de la cellule c_t en fonction des portes d'oubli, d'entrée et de sortie. L'état caché et l'état de la cellule sont ensuite renvoyés dans la cellule LSTM pour l'étape de temps suivante, permettant à la LSTM de maintenir une mémoire à long terme des données séquentielles.

Réseaux antagonistes génératifs (GANs)

Les réseaux antagonistes génératifs (GANs) sont un type de modèle d'apprentissage profond utilisé pour générer de nouvelles données, telles que des images, du texte ou de l'audio, similaires à un ensemble de données donné. Les GANs se composent de deux réseaux de neurones entraînés dans un processus antagoniste : un réseau générateur qui génère de nouvelles données et un réseau discriminateur qui tente de distinguer les données générées des données réelles.

Les composants clés d'un GAN sont :

  1. Réseau générateur : Ce réseau prend une entrée aléatoire (appelée vecteur latent) et génère de nouvelles données similaires aux données réelles.
  2. Réseau discriminateur : Ce réseau prend une entrée (soit des données réelles, soit des données générées) et tente de les classer comme réelles ou fausses.

Pendant l'entraînement, le réseau générateur tente de générer des données de plus en plus difficiles à classer comme fausses par le discriminateur, tandis que le discriminateur tente de s'améliorer pour distinguer les données réelles des données générées. Le réseau générateur (generator network) essaie de devenir meilleur pour distinguer les données réelles des données factices. Ce processus antagoniste (adversarial process) conduit le réseau générateur à apprendre à générer des données indiscernables des données réelles.

Voici un exemple d'une architecture GAN simple pour générer des images :

import torch.nn as nn
 
class Générateur(nn.Module):
    def __init__(self, taille_latente, taille_sortie):
        super(Générateur, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(taille_latente, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 512)
        self.fc3 = nn.Linear(512, taille_sortie)
        self.activation = nn.ReLU()
 
    def forward(self, z):
        x = self.fc1(z)
        x = self.activation(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.activation(x)
        x = self.fc3(x)
        x = nn.Tanh()(x)
        return x
 
class Discriminateur(nn.Module):
    def __init__(self, taille_entree):
        super(Discriminateur, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(taille_entree, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512,.