Deep learning

Le deep learning, ou apprentissage profond, est une sous-branche du machine learning qui se distingue par l’utilisation de réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour apprendre à partir de grandes quantités de données. Ces réseaux permettent de modéliser des relations complexes entre les données, en apprenant automatiquement des représentations à différents niveaux d’abstraction. Le deep learning a permis des avancées spectaculaires dans des domaines comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique, ou encore les systèmes de recommandation.

Le deep learning fonctionne en s’appuyant sur des architectures de réseaux de neurones profonds, où chaque couche de neurones effectue une transformation des données avant de les transmettre à la couche suivante. Cette structure permet aux réseaux de neurones de capturer des motifs complexes et de comprendre des aspects subtils des données, comme les formes dans des images ou les relations sémantiques dans des textes. Par exemple, les réseaux convolutifs sont utilisés en computer vision pour détecter des objets dans des images, tandis que les réseaux récurrents sont couramment employés dans le traitement du langage naturel.

L’une des raisons pour lesquelles le deep learning a gagné en popularité est la disponibilité de grandes quantités de données et la puissance accrue des processeurs graphiques (GPU), qui permettent de former des modèles complexes en un temps raisonnable. Cependant, le deep learning nécessite également beaucoup de données annotées et des ressources informatiques considérables, ce qui le rend coûteux à mettre en œuvre.