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

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.

Le deep learning, ou apprentissage profond en français, est une branche de l'intelligence artificielle qui repose sur l'utilisation de réseaux de neurones artificiels profonds pour apprendre et extraire des modèles à partir de données complexes et non structurées. Cette méthode permet aux machines d'effectuer des tâches sophistiquées telles que la reconnaissance d'images, la traduction automatique et la reconnaissance vocale.

Le Deep Learning : quand l'intelligence artificielle imite le cerveau humain

Le Deep Learning, ou apprentissage profond en français, est une sous-catégorie de l'intelligence artificielle qui s'inspire du fonctionnement du cerveau humain pour traiter des tâches complexes.

Comment fonctionne le Deep Learning ?

Le principe du Deep Learning repose sur l'utilisation de réseaux de neurones artificiels pour analyser et apprendre à partir de données non structurées ou semi-structurées. Ces réseaux sont organisés en plusieurs couches (d'où le terme « profond ») et chaque couche traite des features de plus en plus abstraites des données d'entrée.

Il est important de souligner que le Deep Learning est une forme d'apprentissage automatique qui ne nécessite pas de programmation explicite des tâches à réaliser par le modèle.

Applications du Deep Learning

Le Deep Learning est largement utilisé dans des domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la recommandation de contenu, la biologie computationnelle, etc. Ses performances remarquables dans la reconnaissance d'images, la traduction automatique ou encore le diagnostic médical en font un outil incontournable pour de nombreuses entreprises et chercheurs.

Cependant, le Deep Learning n'est pas exempt de limites et de défis, notamment en termes de nécessité de volumes importants de données pour l'entraînement des modèles, de complexité de leur interprétation ou encore de besoins en puissance de calcul.

 

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

 

Les sujets suivants pourraient également vous intéresser :