Avec l’émergence de ChatGPT (et, à vrai dire, bien avant), c’est tout le foisonnant jargon de l’intelligence artificielle (IA) qui a ressurgi.
Parmi ce lexique : le deep learning ou, en bon français, l’apprentissage profond. Définition.
Avec le deep learning, des machines en autonomie
🤖 Le deep learning désigne une technique particulière de machine learning qui exploite des algorithmes spécifiquement conçus pour opérer à l’image du cerveau humain. Le deep learning, plutôt que de se reposer sur une programmation explicite, mise sur l’apprentissage autonome des machines.
Cette branche spécifique du machine learning élabore des modèles hiérarchiques plus sophistiqués conçus pour imiter la manière dont l’homme traite et assimile les nouvelles informations.
Comprendre ce qu’est un modèle pour comprendre le deep learning
🧠 En IA et en machine learning, un modèle désigne un algorithme mathématique formé pour obtenir le même résultat ou la même prédiction qu’un expert humain lorsqu’il reçoit les mêmes données. Dans le contexte du deep learning, ces algorithmes s’inspirent explicitement de la structure de notre cerveau et prennent le nom de réseaux neuronaux. Ces réseaux neuronaux sont conçus pour apprendre à distinguer les schémas de la même manière que le ferait le cerveau humain ou le système nerveux.
Un grand nombre de progrès récents dans le domaine de l’IA ont été rendus possibles grâce au deep learning – que ce soit les recommandations de services de streaming, les technologies d’assistants vocaux, ou bien encore la conduite autonome.
Le deep learning permet de traiter de vastes quantités de données avec peu voire aucune intervention humaine, ouvrant ainsi la voie à des innovations technologiques sans précédent dans l’ère numérique. Un secteur d’avenir, dans un monde où le volume de données ne cesse d’augmenter.
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