« Catégorie:Apprentissage profond » : différence entre les versions
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L'apprentissage profond (en anglais ''deep | L'apprentissage profond (en anglais ''deep learning'') est un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage. Dans les années 2000, ces progrès ont suscité des investissements privés, universitaires et publics importants, notamment de la part du GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon). |
Version du 29 décembre 2019 à 15:55
L'apprentissage profond (en anglais deep learning) est un ensemble de méthodes d'apprentissage automatique tentant de modéliser avec un haut niveau d’abstraction des données grâce à des architectures articulées de différentes transformations non linéaires. Ces techniques ont permis des progrès importants et rapides dans les domaines de l'analyse du signal sonore ou visuel et notamment de la reconnaissance faciale, de la reconnaissance vocale, de la vision par ordinateur, du traitement automatisé du langage. Dans les années 2000, ces progrès ont suscité des investissements privés, universitaires et publics importants, notamment de la part du GAFA (Google, Apple, Facebook, Amazon).
Pages dans la catégorie « Apprentissage profond »
Cette catégorie comprend 245 pages, dont les 45 ci-dessous.
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- Régression logistique
- Régularisation
- Régularisation L1
- Régularisation L2
- Régularisation mixte L1-L2
- Régularisation par abandon
- Répertoire racine
- Réseau antagoniste créatif
- Réseau antagoniste génératif
- Réseau autoattentif
- Réseau de neurones récursif
- Réseau neuronal résiduel
- Réseau récurrent à longue mémoire court terme
- Réseau récurrent à portes
- Rétropropagation à travers le temps