Le deep learning est un type de machine learning où les ordinateurs constituent de grands réseaux neurologiques artificiels comparables à ceux figurant dans le cerveau humain.
Dans le deep learning, les grands réseaux neurologiques 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 neurologique accumule dans le temps. Ainsi, la performance s’améliore à mesure que le réseau progresse dans son apprentissage. Alors que la majeure partie du deep learning s’effectue actuellement sous la supervision de l’homme, l’objectif est de créer des réseaux neurologiques capables de s’entraîner seuls et "d’apprendre" en toute autonomie.
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 le deep learning peut être utilisé pour créer de nouvelles technologies prometteuses.
Bien que la plupart des entreprises aient déjà intégré le deep learning dans leurs processus ou produits professionnels, ce type de machine learning opère derrière la technologie " intelligente" allant du logiciel de reconnaissance vocale et visuelle aux voitures autonomes. Les progrès du deep learning et en robotique pourraient bientôt mener à une technologie d’imagerie médicale intelligente capable d’établir de manière fiable des diagnostics, de piloter automatiquement des drones, d’assurer de manière autonome la maintenance de toutes sortes de machines et d’infrastructures.
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