« Apprentissage profond » : différence entre les versions
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L'apprentissage en profondeur (également appelé apprentissage approfondi) fait partie d'une famille plus large de méthodes d'apprentissage automatique basées sur des réseaux de neurones artificiels. L'apprentissage peut être supervisé, semi-supervisé ou non supervisé. Des architectures d’apprentissage en profondeur, telles que réseaux de neurones profonds, réseaux de croyances profonds, réseaux de neurones récurrents et réseaux de neurones convolutionnels 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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[https://fr.wikipedia.org/wiki/Apprentissage_profond Source: Wikipedia, ''Apprentissage profond''.] | |||
[https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=APPRENTISSAGE+PROFOND&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus ] | [https://www.btb.termiumplus.gc.ca/tpv2alpha/alpha-fra.html?lang=fra&i=1&srchtxt=APPRENTISSAGE+PROFOND&index=alt&codom2nd_wet=1#resultrecs Source : TERMIUM Plus ] | ||
Version du 11 août 2019 à 14:59
Définition
L'apprentissage en profondeur (également appelé apprentissage approfondi) fait partie d'une famille plus large de méthodes d'apprentissage automatique basées sur des réseaux de neurones artificiels. L'apprentissage peut être supervisé, semi-supervisé ou non supervisé. Des architectures d’apprentissage en profondeur, telles que réseaux de neurones profonds, réseaux de croyances profonds, réseaux de neurones récurrents et réseaux de neurones convolutionnels 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.
Français
apprentissage profond loc. nom. masc.
apprentissage en profondeur loc. nom. masc.
Anglais
deep learning
deep machine learning
deep structured learning
Source: LaTribune.fr
Source: OpenClassroom
Source: Wikipedia, Apprentissage profond.
Note : apprentissage profond est une désignation publiée au Journal officiel de la République française le 9 décembre 2018.
Contributeurs: Claude Coulombe, Gérard Pelletier, Jacques Barolet, wiki, Robert Meloche
