Sciences cognitives > Intelligence artificielle et sciences de l'informatique cognitive >
Autoencoders

Dernière mise à jour le dimanche 12 mai 2024.

 

Définition :

Une version audio de ce document vous sera prochainement offerte par www.studio-coohorte.fr. Le Studio Coohorte vous donne accès à meilleure synthèse audio du marché dans une interface élégante et puissante. Si vous le souhaitez, vous pouvez en savoir plus et tester vous-même leur service avancé de text-to-speech.

Les autoencodeurs sont des algorithmes d'apprentissage automatique utilisés en intelligence artificielle pour encoder et décoder des données dans des espaces de représentation efficaces, permettant ainsi la compression et la reconstruction de l'information.

Autoencoders : quand les machines apprennent à reconstruire

Les autoencoders sont un type d'algorithme d'apprentissage automatique utilisés en intelligence artificielle pour la compression des données et la reconstruction d'informations. Inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux neuronaux sont utilisés pour apprendre à reconstruire des données en entrée de manière efficace.

Comment fonctionnent les autoencoders ?

Un autoencodeur se compose de deux parties : l'encodeur et le décodeur. L'encodeur transforme les données en entrée en une représentation compressée appelée code latent, tandis que le décodeur reconstruit les données à partir de ce code latent. L'objectif est que la reconstruction soit la plus fidèle possible à l'entrée d'origine, incitant le réseau à apprendre des caractéristiques significatives des données en entrée.

Applications des autoencoders

Les autoencoders sont largement utilisés dans divers domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, la recommandation de contenu personnalisé et la détection d'anomalies. Leur capacité à extraire des caractéristiques importantes des données en entrée en fait des outils puissants pour la compression des données, la réduction du bruit et la génération de nouvelles données.

En conclusion, les autoencoders offrent une approche fascinante pour apprendre des représentations efficaces des données en entrée, ouvrant ainsi de nombreuses possibilités dans le domaine de l'intelligence artificielle et des sciences de l'informatique cognitive.

 

Si vous souhaitez approfondir ce sujet, nous vous conseillons ces ouvrages.

 

Les sujets suivants pourraient également vous intéresser :