Projet 01 🌟 : Deep Learning et IA pour la Détection de Globules Blancs
Table of contents
🚀🌟 Accédez à la formation complète 👉 C'est par ici 🔗
Qu'est ce que le Deep Learning ?
Le deep learning (apprentissage profond) est un sous-domaine du machine learning qui utilise des réseaux de neurones pour transformer les données d'entrée et en extraire des caractéristiques clés. Ces transformations successives appliquées à travers plusieurs couches permettent au modèle de capturer des informations de plus en plus complexes et abstraites. Grâce à cette capacité, il peut résoudre des problèmes tels que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale ou la traduction automatique.
Le terme "deep" reflète la profondeur des réseaux : plus les couches sont nombreuses, plus elles permettent d'extraire des informations hiérarchiques, ouvrant ainsi la voie à des avancées majeures dans des domaines comme la santé, l’industrie et la recherche.
Les couches dans un réseau de neurones profond
Dans un réseau de neurones profond, chaque couche transforme les données d'entrée (comme une image) pour en extraire des informations utiles à l'aide de filtres.
Une image peut être vue comme une grande matrice de nombres. Pour une image en noir et blanc, chaque pixel est une valeur entre 0 (noir) et 255 (blanc), représentant l'intensité lumineuse. Pour une image en RGB (couleur), chaque pixel est composé de trois valeurs : une pour chaque canal de couleur (rouge, vert, bleu).
Un filtre est une petite matrice qu'on applique à l'image (produit de convolution). Exemple de matrice de convolution pour flouter une image:
Lorsqu'un réseau de neurones traite une image, il utilise la convolution. Cette opération consiste à appliquer un filtre (ou noyau) sur des petites zones de l'image pour en extraire des caractéristiques comme les contours ou les textures. Concrètement, les valeurs des pixels dans l'image sont multipliées par celles du filtre (les poids), et ces produits sont additionnés pour donner une seule valeur. Ce processus est répété à chaque position du filtre sur l'image, produisant une nouvelle matrice où les valeurs des pixels sont transformées selon l'application du filtre.
En plus de la convolution, d'autres opérations peuvent être utilisées pour extraire des informations plus générales. Par exemple, le Max Pooling réduit la taille de l'image tout en préservant les informations essentielles, tandis que la Batch Normalization aide à stabiliser et accélérer l'entraînement du réseau. À chaque étape, le réseau extrait des caractéristiques de plus en plus complexes, organisées en couches successives, utilisant ces différentes opérations.
Au début de l’entraînement, les filtres sont initialisés de manière aléatoire. L’objectif est d’ajuster les poids de ces filtres de manière itérative, afin qu’ils apprennent à détecter des caractéristiques pertinentes dans l’image. À chaque itération, le réseau compare la sortie obtenue à la vérité réelle à l’aide d’une fonction de perte. En fonction de l’écart entre les deux, les filtres sont ajustés pour minimiser cette erreur. Ce processus d’ajustement des poids constitue l’apprentissage du réseau.
Le Projet Complet de A à Z : Détection des Globules Blancs, Flexible, Innovant et Prêt à l'Emploi
Ce projet vous permet de créer un modèle de Deep Learning pour détecter et segmenter les globules blancs dans des images microscopiques, un cas d'application réel dans le domaine médical. Bien qu'axé sur la santé, il est facilement adaptable à d'autres domaines comme la détection de tumeurs ou l'analyse industrielle.
Le code, développé en Python et structuré dans des Jupyter Notebooks, est simple à utiliser et peut être exécuté directement sur votre ordinateur. Tout est conçu pour être accessible et orienté pratique, sans besoin d'infrastructure complexe.
Apprenez à résoudre des problèmes d’analyse d'images tout en développant des compétences transférables dans des secteurs variés comme la santé ou l’industrie.
Les Étapes du Projet Deep Learning et IA pour la Détection de Globules Blancs
| Étape | Description | Compétences acquises |
|---|---|---|
| 💡 Formation Express Python | Formation Express pour prendre en main le langage Python, ses bases, ses structures de données, la POO (Programmation Orientée Objet) et le fonctionnement général du langage. | Comprendre les bases du langage Python, les structures de données (listes, dictionnaires, etc.), et les concepts de POO. |
| 1️⃣ Annotation des Images | Annotation des zones contenant des globules blancs dans les images microscopiques. | Apprendre à travailler avec des données étiquetées, comprendre les processus d'annotation d'images. |
| 2️⃣ Création des Masques | Génération de masques binaires pour identifier les globules blancs. | Maîtriser la création de masques pour la segmentation d'images. |
| 3️⃣ Développement du Modèle CNN + Calcul | Construction du modèle CNN pour segmenter les globules blancs. Calcul des courbes de perte et de précision pour analyser les performances du modèle en temps réel. | Conception, entraînement et évaluation du modèle CNN, analyse des courbes d'entraînement et ajustement des hyperparamètres. |
| 4️⃣ Évaluation et Test du Modèle | Évaluation finale du modèle en testant ses performances sur des données de validation, et ajustement final des hyperparamètres pour optimiser les résultats. | Test du modèle sur des jeux de données de validation, analyse des résultats et ajustement des paramètres finaux. |
| 5️⃣ Application Desktop Deep Learning | Création d'une application desktop utilisant le modèle Deep Learning pour la détection des globules blancs. | Développement d'une interface graphique pour l'application de Deep Learning avec une intégration fluide du modèle. |
| 6️⃣ BONUS - TensorBoard | Introduction à l'utilisation de TensorBoard pour la visualisation des performances du modèle et l'analyse des métriques. | Apprendre à utiliser TensorBoard pour visualiser les courbes d'entraînement, les pertes et les performances du modèle. |
🚀 Profitez de l'opportunité d'investir dans ce projet pour développer vos compétences en Deep Learning et appliquer cette technologie à des défis réels dans les domaines médical et industriel. 🔗 Téléchargez le projet ici