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Deep learning

L'apprentissage profond, ou "Deep Learning" en anglais, est un sous-domaine de l'apprentissage automatique qui traite des réseaux neuronaux composés de multiples couches, capables d'apprendre des représentations des données à différents niveaux d'abstraction. Il aide les ordinateurs à devenir très performants pour reconnaître des motifs complexes dans les données. Il imite le fonctionnement de notre cerveau en utilisant ce qu'on appelle des réseaux neuronaux en couches, où chaque couche est un motif (comme les caractéristiques d'un animal) qui permet ensuite de faire des prédictions en se basant sur les motifs précédemment appris (par exemple : identifier de nouveaux animaux en se basant sur des caractéristiques reconnues).

Pourquoi est-ce important ?

L'apprentissage profond est important car il constitue la base de nombreuses applications d'intelligence artificielle qui ont un impact significatif sur notre vie quotidienne. Il est particulièrement utile pour des tâches comme la reconnaissance d'images, le traitement de la parole et la compréhension du langage naturel. Les systèmes basés sur l'apprentissage profond peuvent apprendre à reconnaître des motifs complexes et à prendre des décisions basées sur ces motifs, ce qui les rend extrêmement efficaces pour résoudre des problèmes complexes.

Comment est-ce utilisé en 2023 ?

En 2023, l'apprentissage profond est utilisé dans de nombreux domaines. Par exemple, il est utilisé dans la reconnaissance vocale pour permettre à nos assistants numériques de comprendre nos commandes vocales, dans la reconnaissance d'images pour aider les voitures autonomes à naviguer dans leur environnement, ou encore dans le domaine médical pour aider à la détection précoce de maladies à partir d'images médicales. L'apprentissage profond est également utilisé pour générer du contenu réaliste, comme des images, des voix ou du texte, et pour la traduction automatique entre différentes langues.

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