« Apprentissage profond » : différence entre les versions


m (Remplacement de texte — « [[Category: » par « [[Catégorie: »)
Aucun résumé des modifications
Balise : Éditeur de wikicode 2017
Ligne 1 : Ligne 1 :
[[Catégorie:intelligence artificielle]]
[[Catégorie:Termium]]
<!--GDT-->
[[category:Apprentissage profond ]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]
==Définition==
==Définition==
L'apprentissage profond 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.  
L'apprentissage profond 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, [[Réseau de croyances profond|'''réseaux de croyances 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.
Des architectures d’apprentissage en profondeur, telles que réseaux de neurones profonds, [[Réseau de croyances profond|'''réseaux de croyances 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.
==Français==
==Français==
'''apprentissage profond'''  <small>loc. nom. masc.</small>
'''apprentissage profond'''  <small>loc. nom. masc.</small>


'''apprentissage en profondeur '''  <small>loc. nom. masc.</small>
'''apprentissage en profondeur '''  <small>loc. nom. masc.</small>


==Anglais==
==Anglais==
Ligne 23 : Ligne 18 :


<small>
<small>


Source: [https://www.latribune.fr/opinions/tribunes/intelligence-artificielle-les-defis-de-l-apprentissage-profond-815088.html LaTribune.fr]
Source: [https://www.latribune.fr/opinions/tribunes/intelligence-artificielle-les-defis-de-l-apprentissage-profond-815088.html LaTribune.fr]
Ligne 37 : Ligne 29 :


Note :  apprentissage profond est une désignation publiée au Journal officiel de la République française le 9 décembre 2018.
Note :  apprentissage profond est une désignation publiée au Journal officiel de la République française le 9 décembre 2018.
[[Catégorie:intelligence artificielle]]
[[Catégorie:Termium]]
[[category:Apprentissage profond ]]
[[Catégorie:GRAND LEXIQUE FRANÇAIS]]

Version du 3 mai 2020 à 15:26

Définition

L'apprentissage profond 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 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.

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.

Source : TERMIUM Plus

Note : apprentissage profond est une désignation publiée au Journal officiel de la République française le 9 décembre 2018.