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Qu'est-ce que le Deep Learning ?

En termes simples, le Deep Learning consiste à utiliser des réseaux neuronaux composés de plus de neurones, de couches et d'interconnectivité. Nous sommes encore loin d'imiter le cerveau humain dans toute sa complexité, mais nous allons dans cette direction.

Lorsque vous lisez les articles sur les progrès de l'informatique, depuis les voitures autonomes jusqu'aux supercalculateurs en passant par la reconnaissance vocale, c'est en réalité du Deep Learning. Vous faites l'expérience d'une forme d'intelligence artificielle. Dans les coulisses, l'IA est alimentée par une forme de Machine Learning.

Comment fonctionne le Deep Learning

Si je vous donne des images de chevaux, vous les reconnaissez comme des chevaux, même si vous n'avez jamais vu cette image auparavant. Et peu importe que le cheval est allongé sur un canapé ou habillé en clown. Vous pouvez reconnaître un cheval parce que vous connaissez les différents éléments qui définissent un cheval : la forme de son museau, le nombre et l'emplacement des pattes, etc.

C'est ce que le Deep Learning peut faire. Et c'est une caractéristique importante pour beaucoup de nouvelle technologies, y compris les véhicules autonomes. Avant qu'une voiture puisse déterminer sa prochaine action, il faut qu'elle sache ce qui l'entoure. Il doit être capable de reconnaître les gens, les vélos, les autres véhicules, les panneaux de signalisation routière, etc. Et ce, dans des circonstances visuelles difficiles. Les technologies de Machine Learning standard ne peuvent pas faire cela.

En résumé, l'IA fait référence à des dispositifs qui, d'une façon ou d'une autre, présentent une intelligence semblable à celle de l'être humain. Il existe de nombreuses solution d’intelligence artificielle, mais un sous-ensemble de cette liste plus vaste est le Machine Learning. Enfin, le Deep Learning est un sous-ensemble du Machine Learning, qui utilise des réseaux neuronaux à plusieurs niveaux pour résoudre les problèmes plus complexe (pour les ordinateurs).

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