Qu’est-ce que l’apprentissage approfondi ?

L’apprentissage approfondi est un type d’apprentissage par machine dans lequel les ordinateurs constituent de grands réseaux neurologiques artificiels qui ressemblent à ceux trouvés dans le cerveau humain.

Définition de l’apprentissage approfondi

Dans l’apprentissage approfondi, les grands réseaux neurologiques artificiels sont alimentés par des algorithmes d’apprentissage et des quantités toujours croissantes de données, améliorant en permanence leur capacité à "penser" et à "apprendre" au fur et à mesure qu’ils traitent les données. "Approfondi" fait référence aux nombreuses couches que le réseau neurologique accumule dans le temps et la performance s’améliore plus le réseau s’approfondit. Tandis que la plupart de l’apprentissage approfondi est actuellement réalisé sous encadrement humain, l’objectif est de créer des réseaux neurologiques qui sont en mesure de s’entraîner seuls et "d’apprendre" en toute autonomie.

Pourquoi l’apprentissage approfondi ?

Les réseaux neurologiques existent depuis les années 50, mais n’ont une puissance mathématique et des capacités de stockage de données que depuis ces dernières années. Ces capacités ont évolué à un tel point que l’apprentissage approfondi peut être utilisé pour créer de nouvelles technologies prometteuses.

Bien que la plupart des entreprises aient déjà intégré l’apprentissage approfondi dans leurs processus ou produits professionnels, ce type d’apprentissage par machine opère derrière la technologie " intelligente" allant du logiciel de reconnaissance vocale et visuelle aux voitures autonomes. Les avancées en apprentissage approfondi et en robotique pourraient bientôt mener à une technologie d’imagerie médicale intelligente qui peut, de manière fiable, établir des diagnostics, piloter des drones automatiquement, assurer la maintenance de machines et d’infrastructures de tous les types de manière autonome.

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