Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Le Deep Learning (ou apprentissage profond en français) est une souscatégorie du Machine Learning (apprentissage automatique). À la base, il s'agit de construire des modèles capables d'apprendre et de prendre des décisions ou des prédictions basées sur des données. Ce qui distingue le Deep Learning des autres techniques de Machine Learning est l'utilisation de réseaux de neurones artificiels avec plusieurs couches.
La principale caractéristique des méthodes de Deep Learning est le nombre de couches cachées utilisées dans le réseau de neurones. Ces couches cachées permettent de modéliser des relations beaucoup plus complexes, en transformant progressivement les données d'entrée (comme des images ou du texte) en des niveaux d'abstractions plus élevés. Chaque couche fonctionne comme un filtre qui extrait des caractéristiques importantes des données.
Il existe principalement deux types d'apprentissage dans le Deep Learning : L'apprentissage supervisé : où le modèle est entraîné sur des données labellisées, c'estàdire des données pour lesquelles les résultats souhaités sont déjà connus. L'apprentissage non supervisé : où le modèle essaye de trouver des structures cachées dans des données non labellisées.
Pour que les modèles de Deep Learning soient efficaces, ils nécessitent généralement une grande quantité de données pour bien apprendre et généraliser. En effet, plus il y a de couches dans le réseau de neurones, plus il y a de paramètres à ajuster, ce qui nécessite davantage de données et de puissance de calcul.
Le Deep Learning a révolutionné de nombreux domaines de l'intelligence artificielle, du traitement d'images à la reconnaissance vocale, en passant par la traduction automatique et la conduite autonome. Grâce à sa capacité à traiter des volumes de données massifs et à extraire des motifs complexes, le Deep Learning continue d'ouvrir des perspectives innovantes dans de nombreux secteurs.