L’apprentissage profond (Deep Learning) :
Le Deep Learning est un sous-domaine de l’apprentissage automatique qui a connu une croissance exponentielle ces dernières années. Cette technologie est utilisée pour construire des réseaux de neurones profonds (ou DNNs en anglais) qui sont alimentés par de grandes quantités de données et qui permettent de construire des modèles plus précis et plus performants.
Fonctionnement du Deep Learning :
Le Deep Learning implique l’utilisation de couches et de réseaux de neurones pour traiter les données. Les couches sont des boucliers composés de neurones qui analysent les données afin de trouver des informations cachées ou des relations entre elles. Ces couches sont entraînées à reconnaître des motifs et à faire des prédictions. Une fois qu’un réseau est entraîné, il peut apprendre à reconnaître et/ou prédire des tendances qui pourraient être cachées dans les données.
Avantages :
- Il peut apprendre à partir des données elles-mêmes sans aucune préparation.
- La précision et la prédiction des modèles sont remarquables.
- Les réseaux de neurones peuvent fonctionner de manière autonome sans intervention humaine ou programmation par des spécialistes.
- Des méthodes d’apprentissage automatique plus avancées peuvent être appliquées.
Inconvénients :
- Le Deep Learning exige beaucoup de données et de puissance de calcul pour son entraînement.
- Il est difficile de comprendre le fonctionnement interne des réseaux de neurones profonds.
- La façon dont le réseau traite les données peut être difficile à interpréter.
Bien que le Deep Learning puisse être coûteux à mettre en oeuvre, c’est une technologie prometteuse qui ouvre de nouvelles possibilités en matière d’apprentissage automatique.