Le deep learning, ou apprentissage profond en français, est un type d’intelligence artificielle dérivé du machine learning. Contrairement au machine learning où la machine applique à la lettre des règles prédéterminées, le deep learning permet à la machine d’apprendre par elle-même.

Appuyé par un réseau neuronal artificiel

Pour fonctionner, le deep learning se base sur un réseau de neurones artificiels s’inspirant fortement du cerveau humain. Composé de centaines de couches de neurones, chaque couche reçoit et interprète les informations de la couche qui la précède. Par exemple, le système va d’abord analyser des lettres avant de reconnaître un mot.

Au cours de l’analyse, on observe des erreurs qui sont ensuite éliminées puis renvoyées vers la couche antérieure afin d’affiner les résultats dans le futur et ajuster le modèle mathématique. De plus, le réseau neuronal apprend de ses erreurs et garde un « historique ». Cela lui permet de ne plus reproduire l’erreur en question. Plus il y a de test, plus la solution sera fiable.

Présent dans plusieurs secteurs

Le deep learning est utilisé dans de nombreux domaines d’application. Il est utilisé pour la reconnaissance d’image, la traduction automatique, les voitures autonomes, le domaine de la santé, la modération sur les réseaux sociaux, le trading, les chatbots…

Aujourd’hui, le deep learning peut également faire la différence entre un tableau de Monet et de Van Gogh.

Etudier le deep learning

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