Ajouter du bruit aux images peut sembler contre-intuitif à première vue ; après tout, la plupart d'entre nous préférons des pixels parfaits, des images les plus nettes et les plus claires possible. Cependant, l'introduction de "bruit d'image" maîtrisé peut considérablement améliorer le réalisme de chaque pixel dans une image, la rendant plus vivante et visuellement intéressante. Cette technique est particulièrement utile dans le domaine du rendu 3D, de la photographie numérique, de l'illustration et de l'édition photographique, où une image trop parfaite peut sembler artificielle... mais aussi, et surtout dans le domaine de l'intelligence artificielle !

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💡 Dans cet article, on vous explique ce qu'est le bruit en apprentissage automatique et comment ajouter du bruit en apprentissage automatique, ceci pour optimiser l'entraînement des modèles !

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Comment définir le bruit en apprentissage automatique ?

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En apprentissage automatique, le "bruit" désigne tout type de données non pertinentes ou supplémentaires qui peuvent rendre un modèle moins précis (cela paraît contre-intuitif à première vue... mais attendez la suite !). C'est comme avoir des bavardages inutiles en arrière-plan lorsque vous essayez d'écouter une conversation.

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Ce bruit peut provenir d'erreurs dans les données ou de variations aléatoires qui ne signifient rien.

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Pour nous assurer que nos modèles d'apprentissage automatique fonctionnent aussi bien que possible, il est important de réduire ce bruit aléatoire afin que les modèles puissent "entendre" les motifs importants dans les données plus clairement.

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Tout comme trop de bruit dans une photo peut distraire du sujet, trop de bruit aléatoire dans les données peut empêcher un modèle d'apprentissage automatique d'apprendre correctement.

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Le bruit est-il important en apprentissage automatique ?

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Bien que le bruit soit souvent considéré comme une nuisance, dans le contexte de l'apprentissage automatique, il peut parfois être important (et nécessaire).

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Le bruit peut imiter le chaos du monde réel et les sources de bruit peuvent donc aider à rendre un modèle plus robuste si la quantité de bruit est gérée correctement.

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Par exemple, lors de l'entraînement sur des images, un peu de bruit peut aider le modèle à mieux performer lorsqu'il rencontre des données qui ne sont pas parfaites en utilisation réelle.

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Cependant, ajouter trop de bruit aux données peut entraîner un surapprentissage, où le modèle apprend le bruit au lieu du signal, ce qui le fait mal performer sur de nouvelles données !

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💡 Par conséquent, bien qu'une quantité contrôlée et un niveau d'exposition de sources de bruit puissent améliorer la généralisation d'un modèle, c'est un équilibre délicat qui doit être soigneusement géré.

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Différents types de bruits en apprentissage automatique

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Pour ajouter plus de bruit et le faire correctement pour un meilleur apprentissage automatique, nous devons comprendre les différents types de bruit. Ces types nous aident à comprendre comment nous pouvons améliorer notre IA ou le modèle utilisé, et corriger les erreurs. Voici quelques types de bruits que vous pouvez rencontrer dans vos expérimentations de l'intelligence artificielle !

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Bruit gaussien

Le bruit gaussien, ou bruit normal, est un bruit statistique qui a une fonction de densité de probabilité égale à celle de la distribution normale.

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Dans le contexte de l'apprentissage automatique, la distribution gaussienne du bruit de lecture est souvent ajoutée aux ensembles de données pour tester la robustesse des modèles. Il aide à simuler l'imprévisibilité du monde réel et le bruit inhérent aux données.

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Bien qu'une quantité de bruit de lecture puisse légèrement réduire la précision du modèle, elle entraîne généralement un modèle plus à même de généraliser.

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Bruit à motif fixe

Le bruit thermique à motif fixe (ou FPN) est une autre forme d'interférence qui peut affecter les images numériques, contrastant avec l'aléatoire du bruit de photon.

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C'est comme avoir un ensemble spécifique de taches sur une fenêtre qui ne change pas, peu importe la quantité de lumière qui passe. Ce type de bruit se manifeste comme un grain ou un motif constant sur le capteur et reste le même sur plusieurs photographies prises dans les mêmes conditions.

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Contrairement au bruit de photon, qui est plus prévalent dans des conditions de faible luminosité, le bruit à motif fixe est inhérent au capteur de la caméra et devient souvent perceptible lorsque des temps d'exposition plus longs sont utilisés.

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Comprendre et corriger le FPN est critique pour les systèmes de Computer Vision, car cela aide à maintenir la précision lors du traitement et de l'interprétation des données visuelles.

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Bruit sel et poivre

Le bruit sel et poivre est une forme de bruit qui apparaît sous forme de pixels blancs et noirs sporadiques sur une plage d'une image.

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Cela peut se produire en raison de l'exposition à des transitoires rapides dans le signal ou des erreurs de transmission de données.

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Pour les modèles d'apprentissage automatique, en particulier dans le traitement d'image, cela défie le modèle de maintenir la précision tout en ne se concentrant pas sur ces valeurs aberrantes marquées.

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Bruit de poisson

Le "Shot Noise", également appelé bruit de Poisson, est un type de bruit qui peut être modélisé par un processus de Poisson.

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Il s'agit de la composante aléatoire du signal qui survient généralement en raison de la nature discrète de la charge électrique ou du comptage des photons dans les dispositifs optiques.

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En apprentissage automatique, le bruit de photon peut être introduit dans les signaux pour évaluer la capacité d'un modèle à comprendre et à traiter des données présentant une variation aléatoire significative.

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Bruit de quantification

Le bruit de quantification est introduit par le processus de quantification dans les signaux numériques.

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Lors de la conversion de signaux de capteurs analogiques en numériques, en particulier avec des échantillons d'images à faible résolution, cela peut entraîner une réduction de la qualité du signal.

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Les systèmes et algorithmes d'apprentissage automatique qui dépendent de mesures précises pour le traitement du signal peuvent être testés contre ce bruit pour améliorer leurs performances dans des situations d'entrée moins qu'idéales.

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Bruit de photon

Le bruit de photon est un type de motif de bruit répétitif qui est important dans les images numériques, en particulier lorsqu'il fait sombre et que les photons de la caméra ont du mal à voir. Imaginez chaque petite particule de lumière, ou photon, comme une goutte de pluie dans une tempête.

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Tout comme vous ne pouvez pas prédire exactement où chaque goutte tombera, les caméras ne peuvent pas prédire quel photon frappera le capteur.

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Cette aléatoire provoque des taches de lumière et les zones sombres que nous voyons comme du bruit dans la photo. Ce n'est pas parce que la caméra est mauvaise, c'est juste une partie de la façon dont la lumière fonctionne.

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Lorsque nous apprenons aux ordinateurs à reconnaître des images, comprendre le bruit de photon les aide à ne pas être déroutés par ces motifs qui se produisent naturellement dans des situations de faible luminosité.

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Qu'est-ce que le bruit d'image ?

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Le bruit d'image est comme la granulosité ou les taches que l'on voit parfois dans les photographies, en particulier lorsqu'elles sont prises en faible luminosité.

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Il est composé de pixels sombres constitués de petits points de couleur ou de luminosité qui ne correspondent pas à l'image réelle. Pensez au grain de film comme du bruit statique sur un écran de télévision mais dans vos photos.

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Tout comme le bruit statique, ces points semblent aléatoires et ne devraient pas être là.

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Ce bruit peut se produire pour de nombreuses raisons, comme lorsque la caméra essaie vraiment de rassembler de la lumière mais capte plutôt de petites erreurs.

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Il peut également provenir du capteur de la caméra qui devient trop chaud pendant l'utilisation. Ces taches indésirables de bruit de lecture peuvent être ennuyeuses, mais parfois, elles aident réellement à rendre une photo plus naturelle, ou elles aident les ordinateurs à apprendre à reconnaître des images qui ne sont pas parfaites.

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Dans le cadre de la détection de nombres avec l'IA (par exemple), ajouter du bruit aux images est parfois utilisé intentionnellement lorsque nous apprenons aux ordinateurs à voir. C'est comme leur montrer des images imparfaites pour que, lorsqu'ils voient quelque chose de similaire dans le monde réel, ils sachent toujours ce que c'est.

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C'est important en apprentissage automatique – lorsque les ordinateurs sont entraînés pour apprendre et comprendre par eux-mêmes – pour les rendre capables de déterminer ce qu'ils regardent, même lorsque l'image originale elle-même n'est pas claire.

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Mais trop de bruit rend cela vraiment difficile pour les modèles, tout comme il est difficile pour vous de voir une image lorsqu'il y a beaucoup de bruit statique.

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Pourquoi ajoutons-nous du bruit aux images pour l'apprentissage automatique ?

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Que vous deviez mesurer le bruit ou ajouter du bruit, il existe diverses raisons pour lesquelles nous identifions des filtres de bruit pour les images en apprentissage automatique.

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Des images à un seul pixel aux images détaillées et à haute résolution, nous lisons le bruit afin d'avoir de meilleurs modèles d'apprentissage automatique.

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Voici quelques raisons d'ajouter du bruit aux images pour l'apprentissage automatique ! On vous dit tout ci-après.

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Simplifier l'image

Parfois, lorsque nous formons des ordinateurs à reconnaître des choses dans des images, nous ajoutons de petites erreurs intentionnellement. C'est un peu comme assembler un puzzle avec quelques pièces d'un autre ensemble.

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Cela aide l'ordinateur à devenir meilleur pour déterminer ce qu'il regarde, même lorsque l'image n'est pas parfaite. Il doit gérer les petits changements ou lorsque quelque chose d'inattendu apparaît.

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Se préparer au monde réel

Le monde réel est désordonné et pas toujours parfait.

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En ajoutant du bruit, nous formons la caméra et l'ordinateur à reconnaître des motifs de bruit périodique et des objets non seulement dans un environnement propre et idéal, mais aussi dans le monde réel et imparfait. C'est comme apprendre à jouer au basketball dans le vent – vous devenez meilleur pour gérer des situations difficiles.

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Éviter le surapprentissage

Imaginez que vous apprenez à jouer une chanson au piano dans une pièce et que vous ne pouvez pas la jouer ailleurs. C'est le surapprentissage.

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C'est lorsqu'un ordinateur apprend quelque chose trop exactement, et lorsque quelque chose change légèrement, il ne sait pas quoi faire.

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Ajouter plus de bruit dans les filtres de bruit des images empêche l'ordinateur de les apprendre trop exactement, de sorte qu'il peut toujours les comprendre si quelque chose change un peu.

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Un "cerveau" d'ordinateur plus fort

Ajouter du bruit aux images rend le 'cerveau' de l'ordinateur plus fort. C'est comme un vaccin pour un ordinateur.

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Donnez-lui une exposition à un peu du problème de manière contrôlée, et il apprend à l'ignorer ou à le gérer mieux à l'avenir.

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Ce processus aide le cerveau de l'ordinateur à ignorer les choses non importantes et à se concentrer sur ce qui compte vraiment dans une image.

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Garder l'équilibre

Tout comme les épices dans la nourriture, la bonne quantité de bruit peut être bonne, mais trop de bruit peut gâcher les choses.

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Nous devons trouver la meilleure quantité de bruit à ajouter aux images pour que l'ordinateur puisse apprendre sans être confus.

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C'est un équilibre délicat que les scientifiques en informatique travaillent dur à obtenir juste.

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Les cas d'utilisation du "bruit" en intelligence artificielle

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En apprentissage automatique, le bruit n'est pas seulement une erreur ; c'est en fait un outil utile. Pensez au bruit comme à ces petits défis qui aident les ordinateurs à devenir plus intelligents. Voici comment cela fonctionne :

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Rendre les modèles plus robustes

Tout comme les muscles deviennent plus forts avec l'exercice, les modèles et algorithmes informatiques s'améliorent lorsqu'ils travaillent avec des données bruyantes. Cette pratique les rend suffisamment robustes pour gérer des informations réelles et désordonnées.

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Test et amélioration

Le bruit est comme un test pour les programmes informatiques. En leur donnant des données difficiles, nous pouvons voir à quel point ils sont bons. Cela aide les gens à rendre les programmes encore meilleurs.

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Éviter les erreurs

Lorsqu'un ordinateur n'a que des informations désirées et voit des exemples parfaits, il peut être confus par la moindre erreur. En montrant des données bruyantes, par exemple, l'ordinateur apprend à ignorer les petites erreurs et à se concentrer sur les détails fins de ce qui est important.

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Créer des modèles résilients et préparés à toute éventualité

Dans la vraie vie, les choses ne sont pas parfaites. Le bruit apprend aux ordinateurs à s'attendre à l'inattendu, de sorte que lorsqu'ils sont dans le monde réel, ils sont prêts pour tout le désordre.

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Rendre l'apprentissage "profond"

Le bruit aide à l'apprentissage profond, qui est une manière pour les ordinateurs d'apprendre à prendre des décisions. C'est comme apprendre à quelqu'un à cuisiner en essayant différentes recettes. Avec le bruit, les ordinateurs apprennent non seulement les choses faciles, mais aussi les choses difficiles.

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Ajouter du bruit est vraiment important, mais trop de bruit uniforme peut être un problème. C'est comme si une image est trop floue, il est difficile de dire ce que c'est.

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Donc, les scientifiques et spécialistes de l'intelligence artificielle travaillent très dur pour trouver juste la bonne quantité de bruit à utiliser. Il s'agit de trouver le point parfait où l'ordinateur peut apprendre beaucoup sans se perdre.

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Conclusion

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En conclusion, ajouter la bonne quantité de bruit aux données est essentiel en apprentissage automatique. Cela aide les ordinateurs à gérer les imperfections et à s'adapter au monde réel, tout comme apprendre à jouer un sport dans des conditions qui ne sont pas idéales. Cela pourrait être comparé à donner à un ordinateur un "entraînement" pour le rendre plus performant.Cependant, tout comme en cuisine, abuser des bonnes choses peut être nuisible : l'équilibre est clé.

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On vous a tout dit ! Si vous avez trouvé cela intéressant, n'hésitez pas à explorer d'autres aspects de l'apprentissage automatique pour voir comment ces concepts sont appliqués dans divers domaines, améliorant la capacité des systèmes d'intelligence artificielle à apprendre et à évoluer.