Vous entendez souvent parler du deep learning ?
Vous souhaitez avoir plus d’informations sur ce domaine prometteur qui ne cesse de nous surprendre ?
Vous souhaitez savoir quelle est la différence entre le deep learning et le machine learning ?
Alors cet article est fait pour vous !
Le deep learning est une nouveauté dans le monde de l’IA, qui peut être décrit comme un sous-ensemble de l’apprentissage automatique.
En effet, il utilise un type spécial d’architectures de réseaux de neurones artificiels pour comprendre les données.
Le mode de fonctionnement du deep learning !
Ce dernier est basé sur un réseau de neurones.
Le but ultime de ces réseaux de neurones est d’apprendre aux machines à effectuer des tâches encore plus complexes, sans avoir besoin de programmation.
Autrement dit et pour faire plus simple, le deep learning est le niveau d’automatisation le plus élevé par rapport aux modèles d’apprentissage automatique traditionnels.
C’est en quelque sorte une manière d’apprendre aux machines à comprendre des comportements humains complexes, comme le langage et la vision.
Nous citons à titre d’exemple les véhicules sans chauffeurs qui sont automatisés et conduisent seuls.
Ils sont automatisés par des techniques et des algorithmes de Machine Learning.
Ces couches fonctionnent de la façon suivante :
- Plus le nombre de couches est important, plus il fournit des informations complexes que nous pouvons apprendre sur les données.
- Le réseau des neurones peut avoir jusqu’à 150 couches, justifiant le nom de réseaux de neurones profonds.
- Les points de connexion entre les couches cachées sont appelés des nœuds.
- Le réseau des couches a de nombreuses vérités comme les réseaux entièrement connectés.
C’est de cette manière que les algorithmes du deep learning, comme la détection d’objets, permettent au véhicule de différencier un lampadaire d’une personne qui marche sur le trottoir.
L’intérêt du deep learning !
La principale raison d’utiliser le Deep Learning est la taille des données.
Autrement dit, il donne d’excellents résultats si vous avez une grande masse d’informations et de données à traiter !
L’extraction des caractéristiques automatiques est aussi une bonne raison de passer au deep learning et l’appliquer dans votre organisme.
Cela vous permet d’alimenter toutes les fonctionnalités manuellement, et le laisse extraire automatiquement toutes les informations nécessaires.
Il peut facilement effectuer des opérations sur des problèmes complexes du monde réel.
Ce qu’il faut retenir du deep learning !
Un concept qui se base principalement sur l’apprentissage d’une machine automatiquement et sans intervention humaine.
L’ordinateur est donc en mesure d’apprendre des données déjà traitées et peut aussi les analyser et donner un retour approprié à une situation complexe bien déterminée.
En gros, le deep learning est une sous-catégorie de l’apprentissage automatique.
Il fournit un classement autonome des données brutes qu’il reçoit, et les traite de façon vigilante.
Conclusion
Le deep learning est un sous-ensemble de la technique d’apprentissage automatique, où nous portons l’automatisation à un autre niveau.
Dans les modèles de machine learning traditionnels, nous devons fournir les données et l’ensemble des caractéristiques triées sur le volet, pour que le modèle apprenne correctement.
En contrepartie, ce dernier sélectionne son propre ensemble de caractéristiques, en réduisant l’intervention humaine.
Le deep learning est un domaine très vaste et surtout très répandu en ce moment !
Nous le retrouvons un peu partout dans différents domaines et secteurs d’activité car il facilite beaucoup de tâches, que ce soit pour l’employeur, que pour les chercheurs et les employés.
Il faut donc bien comprendre son principe de fonctionnement pour bien tirer profit de ses avantages.