Apprentissage profond (Deep Learning)

L'apprentissage profond, aussi nommé Deep Learning anglais, utilise des réseaux de neurones avec plusieurs couches cachées. Cette approche n'est possible que depuis les années 2010, avec l'augmentation de la puissance de calcul disponible, des unités de traitement graphique (GPU) particulières et des algorithmes améliorés. Des ensembles de données étiquetés de plus en plus massifs et une puissance de calcul GPU toujours croissante, l'apprentissage en profondeur a montré un énorme potentiel dans de nombreux domaines d'application.

Ainsi, l'apprentissage profond est une sous-catégorie de l'apprentissage automatique (Machine Learning) utilisant des réseaux de neurones artificiels avec de nombreuses couches cachées pour modéliser des données complexes.

Réseaux de neurones profonds

Les modèles d'apprentissage profond sont souvent construits sur des architectures de réseaux de neurones comportant plusieurs couches. Chaque couche apprend à extraire des caractéristiques de plus en plus abstraites des données d'entrée. Par exemple, dans le cas de la reconnaissance d'images, les premières couches peuvent identifier des bords et des textures, tandis que les couches supérieures reconnaissent des formes et des objets complexes.

Apprentissage non supervisé

L'apprentissage profond peut fonctionner à la fois en mode supervisé (avec des étiquettes pour les données d'entraînement) et en mode non supervisé. Il est particulièrement efficace pour découvrir des structures cachées dans des ensembles de données volumineux et non étiquetés.

Traitement des données non structurées

L'apprentissage profond excelle dans le traitement de données non structurées, telles que les images, le texte et l'audio. Des modèles comme les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) sont souvent utilisés pour le traitement d'images, tandis que les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont adaptés pour le traitement de séquences, comme le texte et la parole.

Utilisation de grandes quantités de données

L'apprentissage profond nécessite généralement de grandes quantités de données pour former des modèles performants. Les avancées dans la collecte de données et les techniques de traitement de données ont permis aux chercheurs et aux entreprises d'exploiter cette approche.

Liste des solutions

Voici la liste des solutions pour l'apprentissage profond :