Durée: 12 mois
Nombre de leçons: 19
Rubrique: Ingénieur IA
Le Deep Learning est une sousdiscipline de l'intelligence artificielle (IA) qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour apprendre et faire des prédictions à partir de grandes quantités de données. Contrairement aux méthodes traditionnelles, où les caractéristiques sont souvent conçues manuellement, le deep learning permet aux modèles d'extraire directement des caractéristiques pertinentes à partir des données. Cela permet des avancées significatives dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, et bien d'autres.
L'un des avantages clés du deep learning est sa capacité à apprendre des représentations hiérarchiques. Cela signifie que le modèle peut comprendre les données à plusieurs niveaux d'abstraction. Par exemple, dans le contexte de la reconnaissance d'image, les couches initiales d'un réseau de neurones convolutif (CNN) peuvent apprendre à détecter des bords et des textures simples, tandis que les couches plus profondes peuvent détecter des formes plus complexes comme des objets ou des visages.
Bien que le Deep Learning soit souvent considéré comme une extension du Machine Learning (ML), il existe des différences notables entre les deux. L'une des principales différences réside dans la manière dont les caractéristiques sont extraites à partir des données.
De plus, les modèles de deep learning sont plus complexes et peuvent capter des relations non linéaires dans les données, ce qui les rend particulièrement puissants pour des tâches complexes. Cependant, leur formation peut être plus difficile et chronophage, nécessitant souvent plus de ressources.
En résumé, tandis que le machine learning traditionnel peut être suffisant pour des problèmes simples avec des données limitées, le deep learning excelle dans les contextes riches en données où une compréhension plus profonde est nécessaire.
Deep Learning, Intelligence Artificielle, Modèles, Réseaux de Neurones, Hiérarchie