« Apprentissage profond » : différence entre les versions


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== Domaine ==
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== Définition ==
== Définition ==
Mode d'apprentissage automatique généralement effectué par un réseau de neurones artificiels composé de plusieurs couches de neurones qui, en interagissant entre elles, permettent aux ordinateurs d'apprendre progressivement et efficacement à partir de mégadonnées. 


Méthode de machine learning faisant partie du champ de recherche "Apprentissage Automatique" de l'intelligence artificielle. Le deep learning permet un apprentissage non supervisé. Il s'appuie sur l'analyse d'un modèle de données. Il est notamment adapté à la reconnaissance d'image ou au traitement du langage naturel.
Notes
L'apprentissage profond est inspiré des connaissances en neurosciences. Il facilite notamment l'acquisition de règles complexes et la perception des signaux (images, vidéos, sons, parole, etc.).
La recherche en apprentissage profond s'applique, entre autres, à la reconnaissance de la parole et à la reconnaissance des formes ainsi qu'à la robotique, à la vision par ordinateur et au traitement automatique des langues.  
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== Termes privilégiés ==
== Termes privilégiés ==
 
=== apprentissage profond  n. m.===
===Apprentissage profond===
=== apprentissage en profondeur  n. m. ===
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== Anglais ==
== Anglais ==
===Deep learning===
=== deep learning   ===
 
=== deep machine learning  ===
Deep learning (also known as deep structured learning or hierarchical learning) is part of a broader family of machine learning methods based on learning data representations, as opposed to task-specific algorithms. Learning can be supervised, semi-supervised or unsupervised.[1][2][3]
=== deep structured learning   ===
 
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Deep learning models are loosely related to information processing and communication patterns in a biological nervous system, such as neural coding that attempts to define a relationship between various stimuli and associated neuronal responses in the brain.[4]
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Deep learning architectures such as deep neural networks, deep belief networks and recurrent neural networks have been applied to fields including computer vision, speech recognition, natural language processing, audio recognition, social network filtering, machine translation, bioinformatics and drug design,[5] where they have produced results comparable to and in some cases superior[6] to human experts.[7]
[http://gdt.oqlf.gouv.qc.ca/ficheOqlf.aspx?Id_Fiche=26532876 ''Source: Granddictionnaire.com'' ]
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Version du 6 mai 2018 à 15:57

Domaine

Vocabulaire
intelligence artificielle
GDT
Apprentissage profondGRAND LEXIQUE FRANÇAIS


Définition

Mode d'apprentissage automatique généralement effectué par un réseau de neurones artificiels composé de plusieurs couches de neurones qui, en interagissant entre elles, permettent aux ordinateurs d'apprendre progressivement et efficacement à partir de mégadonnées.

Notes L'apprentissage profond est inspiré des connaissances en neurosciences. Il facilite notamment l'acquisition de règles complexes et la perception des signaux (images, vidéos, sons, parole, etc.). La recherche en apprentissage profond s'applique, entre autres, à la reconnaissance de la parole et à la reconnaissance des formes ainsi qu'à la robotique, à la vision par ordinateur et au traitement automatique des langues.

Termes privilégiés

apprentissage profond n. m.

apprentissage en profondeur n. m.



Anglais

deep learning

deep machine learning

deep structured learning



Source: Granddictionnaire.com