L’apprentissage profond (Deep Learning)

L’apprentissage profond (Deep Learning)

Les techniques d’apprentissage profond constituent une classe d’algorithmes d’apprentissage automatique. L’apprentissage profond utilise des couches cachées de réseaux de neurones artificiels  qui :

• Utilisent différentes couches d’unité de traitement non linéaire pour l’extraction et la transformation des caractéristiques ; chaque couche prend en entrée la sortie de la précédente ; les algorithmes peuvent être supervisés ou non supervisés, et leurs applications comprennent la reconnaissance de modèles et la classification statistique ;
• Fonctionnent avec un apprentissage à plusieurs niveaux de détail ou de représentation des données ; à travers les différentes couches, on passe de paramètres de bas niveau à des paramètres de plus haut niveau, où les différents niveaux correspondent à différents niveaux d’abstraction des données.

Ces architectures permettent aujourd’hui de conférer du « sens » à des données en leur donnant la forme d’images, de sons ou de textes.