Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
L’apprentissage profond (ou deep learning) est une souscatégorie de l’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour modéliser des représentations de haut niveau à partir de données. Cette technique a révolutionné divers domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale, et le traitement du langage naturel (NLP).
Les réseaux de neurones profonds sont composés de multiples couches d’unités de traitement, appelées neurones. Chaque couche apprend à transformer ses entrées en une représentation plus abstraite, permettant au modèle d’apprendre des caractéristiques de plus en plus complexes des données.
Un réseau de neurones profond typique comprend :
Chaque neurone dans une couche est connecté aux neurones de la couche précédente par des poids. Le réseau ajuste ces poids durant l’entraînement en utilisant une technique appelée backpropagation. Cette méthode permet de minimiser l’erreur entre la sortie prédite et la sortie réelle en ajustant les poids à chaque itération.
Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont particulièrement efficaces pour tout ce qui concerne la vision par ordinateur. Ils utilisent des couches de convolution qui filtrent les données d’entrée et extraient les caractéristiques locales, ce qui est crucial pour des tâches telles que la classification d’images et la reconnaissance d’objets.
Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont adaptés pour les données séquentielles comme le texte ou les séries temporelles. Contrairement aux CNN, les RNN possèdent des connexions récurrentes permettant de mémoriser les informations sur les séquences passées, ce qui les rend performants pour les tâches de prédiction de séquences et les modèles linguistiques.
L’apprentissage profond a trouvé des applications dans divers domaines. Par exemple, dans le traitement automatique du langage naturel, il permet des avancées significatives dans la traduction automatique, la génération de texte, et la reconnaissance vocale. Dans la santé, il est utilisé pour le diagnostic médical automatique à partir d’images de radiologie. Le deep learning est également crucial dans les vÉhicules autonomes, où il aide à la reconnaissance des obstacles et à la décision en temps réel.