2024-07-11
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Au cours de la dernière décennie, l’essor du deep learning a eu un impact énorme sur l’ensemble du domaine de l’intelligence artificielle, affichant des performances qui surpassent les méthodes traditionnelles d’apprentissage superficiel dans presque toutes les tâches. Ce changement a non seulement favorisé le progrès technologique, mais a également eu un impact profond sur le marché du matériel, notamment des cartes graphiques. Cet article fournira une analyse approfondie des avantages de l'apprentissage profond par rapport à l'apprentissage superficiel, des raisons qui les sous-tendent et de l'impact de cette tendance sur les exigences matérielles.
Les modèles d'apprentissage profond, en particulier les réseaux de neurones profonds, ont démontré des performances supérieures dans plusieurs domaines en raison de leur capacité à apprendre des caractéristiques de haut niveau des données. Les modèles d'apprentissage profond sont devenus la norme de l'industrie dans des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.
Par rapport aux modèles d’apprentissage superficiel, les modèles d’apprentissage profond peuvent gérer des données plus complexes et de plus grande dimension. Cela rend le deep learning plus flexible et plus efficace dans le traitement des données non structurées telles que le texte, les images et les vidéos.
L'apprentissage superficiel traditionnel repose sur l'extraction manuelle de caractéristiques, ce qui prend du temps et peut limiter les performances du modèle en raison de la sélection humaine. En revanche, le deep learning apprend automatiquement les caractéristiques des données grâce à plusieurs couches de traitement, réduisant ainsi le recours aux connaissances expertes.
Avec la popularité du deep learning, la demande en ressources informatiques hautes performances a également considérablement augmenté. Les modèles d'apprentissage profond, en particulier la phase de formation, nécessitent beaucoup de puissance de calcul, ce qui entraîne directement la croissance de la demande de GPU (unité de traitement graphique).
Le GPU est particulièrement adapté aux calculs d'apprentissage profond en raison de ses capacités de traitement parallèle et peut fournir des vitesses d'entraînement plus rapides que les processeurs. Cette demande a entraîné des progrès rapides en termes de performances et de fonctionnalités spécialisées de la part de sociétés comme NVIDIA et AMD.
À mesure que la demande a augmenté, les prix des GPU ont également connu des augmentations significatives. En plus du deep learning, le minage de cryptomonnaies a également intensifié la demande de GPU, faisant encore grimper les prix.
Afin de répondre aux besoins de la recherche et des applications en matière d'IA, les fabricants de cartes graphiques ont lancé davantage de produits optimisés pour l'IA, tels que les cartes des séries Tesla et Quadro de NVIDIA, spécialement conçues pour les besoins d'apprentissage profond des entreprises et des instituts de recherche scientifique.
L’essor du deep learning a en effet considérablement modifié le paysage de l’intelligence artificielle, rendant le traitement de problèmes complexes plus efficace. Malgré les inconvénients liés au coût élevé et à l’intensité des ressources, l’apprentissage profond reste l’orientation principale du développement technologique actuel et futur. Dans le même temps, l’apprentissage superficiel conserve son applicabilité dans des scénarios comportant moins de données ou des exigences d’interprétabilité de modèle plus élevées. À l'avenir, le développement des deux pourrait se concentrer davantage sur la complémentarité plutôt que sur le remplacement unique, et promouvoir conjointement le progrès technologique et l'innovation.
Il se consacre à la recherche technologique depuis plus de 30 ans et maîtrise divers langages tels que java, linux, javascript, php, css, etc. Il a apporté de nombreuses contributions dans le domaine de l'open source. station de documentation pour les développeurs pour partager certains problèmes de développement technologique pour référence future.
