Qu’est-ce que le deep learning ?
Définition du deep learning
Dans le deep learning, les grands réseaux neuraux artificiels sont alimentés par des algorithmes d’apprentissage et des quantités croissantes de données, améliorant continuellement leur capacité à "penser" et à "apprendre au fur et à mesure qu’ils traitent les données. "Deep" fait référence aux nombreuses couches que le réseau neural accumule dans le temps afin d’améliorer sa performance à mesure qu’il progresse dans son apprentissage. Alors que l’essentiel du deep learning s’effectue actuellement sous supervision humaine, l’objectif est de créer des réseaux neuraux capables de s’entraîner seuls et d’« apprendre » en toute autonomie.
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Pourquoi le deep learning ?
Alors que les réseaux neuronaux existent depuis les années 1950, il a fallu attendre ces dernières années pour disposer d’une puissance de calcul et de capacités de stockage de données suffisamment évoluées pour permettre au deep learning d’engendrer de nouvelles technologies prometteuses.
Bien que la plupart des entreprises aient déjà intégré le deep learning dans leurs processus métier ou leurs produits, ce type de machine learning opère en arrière-plan de technologies "intelligentes" allant des logiciels de reconnaissance vocale et visuelle à la voiture sans chauffeur. Les progrès du deep learning et de la robotique pourraient bientôt mener à une technologie d’imagerie médicale intelligente capable d’établir des diagnostics fiables, au pilotage automatique de drones, et à la maintenance automatique de toutes sortes de parcs de machines et d’infrastructures.
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Le deep Learning selon HPE
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Galvanisation de la fabrication à l’aide de l’IA et du deep learning
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