Qu‘est-ce que l‘apprentissage profond ?
L‘apprentissage en profondeur est un type d‘apprentissage automatique dans lequel les machines tentent de comprendre et d‘améliorer leur capacité à effectuer une tâche. Avec l‘apprentissage profond, les systèmes y parviennent en recueillant autant d‘informations que possible sur la tâche. L‘apprentissage en profondeur diffère des algorithmes spécifiques à une tâche, qui indiquent directement à une machine comment résoudre un problème.
L‘apprentissage profond s‘inspire du fonctionnement du cerveau. Dans la plupart des modèles, les processeurs sont disposés de manière à imiter l‘architecture du cerveau. Comme dans le cerveau, l‘information passe d‘une couche à l‘autre. Le terme "profond" dans "apprentissage profond" fait référence au nombre de couches par lesquelles passe l‘information. C‘est pourquoi les systèmes d‘apprentissage en profondeur sont souvent appelés réseaux neuronaux artificiels.
Grâce à l‘apprentissage profond, les systèmes analysent d‘énormes quantités de données. La machine apprend ensuite à utiliser ces données dans une nouvelle situation qu‘elle n‘a jamais rencontrée auparavant. Prenons l‘exemple d‘une voiture sans conducteur. Normalement, une caméra n‘a aucun moyen de distinguer un panneau Stop des autres choses qu‘elle voit. Grâce à l‘apprentissage profond, des millions d‘images de panneaux stop seront analysées. À l‘issue de ce processus d‘apprentissage profond, la caméra sera capable d‘identifier un panneau Stop parmi d‘autres panneaux, affiches, fenêtres ou objets aléatoires.
L‘essor de l‘apprentissage profond est dû à l‘augmentation de la vitesse des processeurs et à la disponibilité de grandes quantités de données. Cela permet aux entreprises et aux institutions de s‘attaquer à d‘intéressants problèmes d‘apprentissage automatique. L‘utilisation de l‘apprentissage profond est liée aux progrès de l‘intelligence artificielle. Il permet à une machine de "réfléchir" à la manière d‘aborder de nouveaux problèmes.
La recherche et les applications de l‘apprentissage profond sont en plein essor. Il est utilisé dans la recherche médicale, la finance et l‘armée. L‘utilisation des API d‘IA dans les applications logicielles augmente également. La reconnaissance vocale sur un Amazon Echo ou la reconnaissance faciale comme mesure de sécurité utilisent l‘apprentissage profond pour améliorer la vie quotidienne.
