« Apprentissage profond » : différence entre les versions


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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.


</small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>
===Compléments vidéos===
* [https://www.youtube.com/watch?v=XUFLq6dKQok  FORMATION DEEP LEARNING COMPLETE (2021)]
* [https://www.youtube.com/watch?v=0oyCUWLL_fU  Practical Deep Learning for Coders ]
* [https://www.youtube.com/watch?v=SgC6AZss478  A friendly introduction to deep reinforcement learning]
* [https://www.youtube.com/watch?v=bDAyquF-BrQ  What is Deep Learning and What is it Used For?]
* [https://www.youtube.com/watch?v=njKP3FqW3Sk  MIT 6.S191 (2020): Introduction to Deep Learning ]
* [https://www.youtube.com/watch?v=0VH1Lim8gL8  Deep Learning State of the Art (2020)
* [https://www.youtube.com/watch?v=g8_si9H4wA8  AI 101: What is Deep Learning?]
* [https://www.youtube.com/watch?v=6M5VXKLf4D4  Deep Learning In 5 Minutes]
* [https://www.youtube.com/watch?v=VyWAvY2CF9c  Deep Learning Crash Course for Beginners]
* [https://www.youtube.com/watch?v=oJNHXPs0XDk  Neural Network Architectures & Deep Learning]


</small><br> <div style="border:2px solid #336699; background: #f6f6f6; padding: 1em; margin-bottom:1em; width: 90%;"><html><a href="https://datafranca.org/wiki/Cat%C3%A9gorie:101"><img src="https://datafranca.org/images/icone-101-mots.png" width="250"></a></html>
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Version du 28 juillet 2022 à 15:14

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

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