Deep Learning
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Deep Learning
Définition
Le “Deep Learning” ou “apprentissage profond” en français, a vu le jour grâce aux résultats des recherches de Yann Lecun , il représente un sous-domaine de l’ Intelligence Artificielle qui utilise des réseaux neuronaux artificiels qui sont assemblés les uns avec les autres afin de créer plusieurs couches qui à l’aide de tous ses neurones combinés peuvent résoudre des tâches complexes. Cela est conçu pour fonctionner comme le cerveau humain et pour apprendre à partir d’une grande quantité de données.
Fonctionnement
L'apprentissage profond est un apprentissage automatique utilisant des réseaux de neurones possédant plusieurs couches de neurones cachées. Ces algorithmes possédant de très nombreux paramètres, ils demandent un nombre très important de données afin d'être entraînés. Il s'agit d'une évolution de l'apprentissage machine beaucoup plus autonome vis-à-vis de l'intervention humaine. Les réseaux d'apprentissage profond apprennent en découvrant des structures complexes dans les données qu'ils consultent. En construisant des modèles informatiques composés de plusieurs couches de traitement, les réseaux peuvent créer plusieurs niveaux d'abstraction pour représenter les données.
Applications
De nos jours, le Deep Learning, autrement appelé “Apprentissage Profond”, dispose de différents champs d’application grâce aux réseaux de neurones artificiels :
- Dans un premier temps il existe : la vision par ordinateur, autrement appelée “reconnaissance de formes”, dont le but est d’apprendre et automatiser des tâches en regardant du contenu photo ou du contenu vidéo.
Computer vision ou vision par ordinateur : tout savoir sur cette technologie d’IA
- Ensuite, il existe la reconnaissance automatique de la parole. Le principe de ce type d’apprentissage est d’enregistrer une voix humaine pour ensuite l’analyser et la retranscrire sous la forme d’un texte qui va ensuite servir de base d’analyse pour une machine.
Technologie et système de reconnaissance automatique de la parole
- Troisièmement, il y a le traitement automatique des langues, aussi appelé TAL ou TALN, qui, selon Wikipedia est “un domaine multidisciplinaire impliquant la linguistique, l'informatique et l'intelligence artificielle”. Cette technologie consiste à analyser les langues, du texte compréhensible par l'humain, du code afin de l’interpréter et de le retranscrire à l’être humain.
Le traitement automatique des langues à l’honneur au Collège de France - Inria
Limites
L’apprentissage profond nécessite tout d’abord une grande consommation de données, et inclut donc le besoin d’une capacité de stockage et de mémoire assez importante. Ceci induit souvent une obtention de faible qualité des données. De plus, l’apprentissage profond repose sur des données dites “d’entraînement”, ce qui rend difficile le processus d’apprentissage avec l’utilisation de nouvelles données. En dehors des limites techniques, cette pratique soulève des questions d’un point de vue éthique, notamment à travers la notion de deep fake.
