« Apprentissage profond » : différence entre les versions
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L’apprentissage profond | L’apprentissage profond fait partie d’une famille plus large de méthodes d’apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels à plus d'une couche de neurones. Geoffrey Hinton, de l’Université de Toronto, a inventé le terme « deep learning » en 2006. Ensuite, les médias et les réseaux sociaux s’en sont emparés. L’apprentissage profond est en quelque sorte la nouvelle image de marque des réseaux de neurones. | ||
Des architectures d’apprentissage profond, telles que les réseaux de neurones profonds [[Réseau de croyances profond|'''réseau de neurone profond,''']], les réseaux récurrents, les réseaux convolutifs issus des travaux de Yann Lecun, et les réseaux auto-attentifs souvent appelés « transformers » ont été appliquées à divers domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, le traitement automatique de la langue, la reconnaissance audio, le filtrage des réseaux sociaux, la bioinformatique, la conception de médicaments, l’analyse d’images médicales et l’inspection des matériaux. Dans beaucoup de ces activités, l'apprentissage profond a donné des résultats comparables, voire parfois supérieurs, à ceux d’experts humains. | |||
Des architectures d’apprentissage | Des architectures d’apprentissage profond, telles que réseaux de neurones profonds, réseaux de '''[https://datafranca.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_r%C3%A9current neurones récurrents]''' et réseaux de '''[https://datafranca.org/wiki/R%C3%A9seau_de_neurones_convolutif neurones convolutifs]''' ont été appliquées à des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, le traitement du langage naturel, la reconnaissance audio, le filtrage des réseaux sociaux, la traduction automatique, la bioinformatique, la conception de médicaments, l’analyse d’images médicales, l’inspection des matériaux et les programmes de jeux de société où ils ont produit des résultats comparables, voire parfois supérieurs, à ceux d’experts humains. | ||
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L'apprentissage profond peut être supervisé, semi-supervisé ou non supervisé. | |||
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Version du 3 août 2022 à 16:29
Définition
L’apprentissage profond fait partie d’une famille plus large de méthodes d’apprentissage automatique basée sur des réseaux de neurones artificiels à plus d'une couche de neurones. Geoffrey Hinton, de l’Université de Toronto, a inventé le terme « deep learning » en 2006. Ensuite, les médias et les réseaux sociaux s’en sont emparés. L’apprentissage profond est en quelque sorte la nouvelle image de marque des réseaux de neurones.
Des architectures d’apprentissage profond, telles que les réseaux de neurones profonds réseau de neurone profond,, les réseaux récurrents, les réseaux convolutifs issus des travaux de Yann Lecun, et les réseaux auto-attentifs souvent appelés « transformers » ont été appliquées à divers domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, le traitement automatique de la langue, la reconnaissance audio, le filtrage des réseaux sociaux, la bioinformatique, la conception de médicaments, l’analyse d’images médicales et l’inspection des matériaux. Dans beaucoup de ces activités, l'apprentissage profond a donné des résultats comparables, voire parfois supérieurs, à ceux d’experts humains.
Des architectures d’apprentissage profond, telles que réseaux de neurones profonds, réseaux de neurones récurrents et réseaux de neurones convolutifs ont été appliquées à des domaines tels que la vision par ordinateur, la reconnaissance de la parole, le traitement du langage naturel, la reconnaissance audio, le filtrage des réseaux sociaux, la traduction automatique, la bioinformatique, la conception de médicaments, l’analyse d’images médicales, l’inspection des matériaux et les programmes de jeux de société où ils ont produit des résultats comparables, voire parfois supérieurs, à ceux d’experts humains.
Complément:
L'apprentissage profond peut être supervisé, semi-supervisé ou non supervisé.
Français
apprentissage profond
apprentissage en profondeur
Anglais
deep learning
deep machine learning
deep structured learning
Source: LaTribune.fr
Source: OpenClassroom
Note : apprentissage profond est une désignation publiée au Journal officiel de la République française le 9 décembre 2018.
Compléments vidéos
- FORMATION DEEP LEARNING COMPLETE (2021)
- Practical Deep Learning for Coders
- A friendly introduction to deep reinforcement learning
- What is Deep Learning and What is it Used For?
- MIT 6.S191 (2020): Introduction to Deep Learning
- Deep Learning State of the Art
- AI 101: What is Deep Learning?
- Deep Learning In 5 Minutes
- Deep Learning Crash Course for Beginners
- Neural Network Architectures & Deep Learning
Contributeurs: Claude Coulombe, Gérard Pelletier, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche