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Apprentissage profond
Définition :
L'apprentissage profond est une branche de l'intelligence artificielle basée sur des réseaux de neurones artificiels inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ces réseaux sont capables d'apprendre à partir de données pour effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance d'images, la traduction de langues ou la prise de décisions.
Le concept d'Apprentissage Profond
L'apprentissage profond, également connu sous le terme anglais "Deep Learning", est une approche de l'intelligence artificielle inspirée par le fonctionnement du cerveau humain. Plus précisément, il s'agit d'une méthode d'apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels composés de plusieurs couches successives.
Principe de fonctionnement
Le principe de l'apprentissage profond repose sur la capacité de ces réseaux de neurones à apprendre des représentations de plus en plus abstraites et complexes des données qui leur sont fournies. Chaque couche du réseau extrait des caractéristiques spécifiques des données en les transformant de façon progressive et non linéaire.
Applications
Les applications de l'apprentissage profond sont nombreuses et variées. On le retrouve notamment dans la reconnaissance vocale, la vision par ordinateur, la traduction automatique, la recommandation de contenu en ligne, etc. Ses performances en termes de reconnaissance et de compréhension de données sont souvent supérieures à celles des méthodes d'apprentissage machine traditionnelles.
En conclusion, l'apprentissage profond joue un rôle essentiel dans le développement de l'intelligence artificielle et continue d'être un domaine de recherche et d'innovation majeur dans les sciences cognitives et la linguistique cognitive.
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