L'apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique qui traite les données et crée des modèles à utiliser dans la prise de décision. Les techniques d'apprentissage en profondeur apprennent aux machines à effectuer des tâches qui, autrement, nécessiteraient une intelligence humaine.
Réseaux de neurones, apprentissage automatique, données et algorithmes complexes
L'apprentissage en profondeur englobe plusieurs technologies, y compris des architectures de réseau neuronal artificiel multicouche, pour fournir une détection précise des objets, une reconnaissance vocale et une traduction du langage. La structure d'un réseau neuronal ressemble à la structure en réseau des neurones dans le cerveau, avec des couches de nœuds connectés qui peuvent apprendre à partir des données et être entraînés à reconnaître des modèles, à classer les données et à prédire les événements.
Les modèles d'apprentissage profond utilisent l'apprentissage automatique, un type d'intelligence artificielle (IA) où les machines peuvent apprendre par expérience sans implication humaine. Le Deep Learning utilise également des algorithmes complexes, inspirés du cerveau humain et de son fonctionnement, pour apprendre à partir de grandes quantités de données étiquetées.
Les grands ensembles de données et l'architecture de réseau neuronal permettent aux modèles d'apprentissage profond d'apprendre directement à partir des données sans avoir besoin d'une extraction manuelle. La technologie de Deep Learning évolue rapidement, en grande partie en raison de la quantité impressionnante de données que nous générons chaque jour. Les réseaux d'apprentissage en profondeur continuent de s'améliorer à mesure que la taille de vos données augmente.
La croissance des ressources de données et les progrès de la puissance de calcul qui bénéficient aux algorithmes d'apprentissage en profondeur ont contribué à faire évoluer rapidement cette technologie.
Exemples d'apprentissage profond
Aujourd'hui, la recherche sur l'apprentissage en profondeur est une force motrice derrière bon nombre des technologies que nous utilisons chaque jour - des fonctions de commande vocale de nos appareils intelligents aux voitures autonomes. Souvent, les avantages pour l'utilisateur final sont tellement intégrés dans les appareils que les gens peuvent même ne pas se rendre compte que les algorithmes d'apprentissage en profondeur et l'IA sont profondément intégrés dans de nombreux services et applications en ligne que nous utilisons chaque jour.
Netflix et Amazon utilisent tous deux des algorithmes d'apprentissage en profondeur pour suggérer des produits et des émissions à regarder, des assistants virtuels intelligents (Alexa, Bixby, Cortana, Google Assistant ou Siri) utilisent l'apprentissage en profondeur pour comprendre la parole et le langage que les humains utilisent lorsqu'ils interagissent avec eux. D'autres exemples d'apprentissage profond incluent la colorisation d'images en noir et blanc, les véhicules autonomes, les traducteurs, la reconnaissance faciale, la classification et les diagnostics de maladies médicales.