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25 novembre 2020 0 Categories Technologie

Qu’est-ce que le Deep Learning?

Depuis les années soixante-dix, les informaticiens tentent d’amener la méthode de résolution de problèmes informatiques à une nouvelle dimension en imitant la façon dont les gens pensent.Les humains apprennent par l’expérience et le savoir-faire. Le besoin de cette méthode augmente avec l’émergence du concept de Big Data, tout comme l’enfant enseigne les lettres qui composent une langue et les nombres afin de pouvoir former des motifs de mots.

Qu’est-ce que le Deep Learning?

Aussi appelé Deep Neural Learning ou Deep Neural Network, il s’agit d’une fonction d’intelligence artificielle qui imite le travail du cerveau humain dans le traitement des données et la création de modèles à utiliser dans la prise de décision. L’apprentissage en profondeur est un sous-ensemble de l’apprentissage automatique en intelligence artificielle (IA) qui dispose de réseaux capables d’apprendre sans supervision à partir de données non structurées ou désagrégées.

Comment fonctionne le Deep Learning?

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Au début de l’émergence de l’ordinateur dans les années 50, il y avait un grand enthousiasme parmi les cercles de chercheurs en IA et que l’émergence d’une simulation de l’esprit humain ou de l’intelligence artificielle était sur le point d’apparaître, mais la vérité était que c’était loin de la façon de penser dans le monde réel, notamment dans des domaines comme faire reconnaître à l’ordinateur une image comme étant L’image d’un être humain et non d’un masque, par exemple, et la manière traditionnelle de le faire est d’équiper l’ordinateur de tous les attributs nécessaires pour que l’ordinateur reconnaisse l’image d’une personne, par exemple, et cela prend beaucoup de temps et un grand effort pour introduire toutes ces fonctionnalités sur le visage humain, par exemple, ce qui a incité les scientifiques à penser à une meilleure façon.

Comment le Deep Learning a-t-il commencé?

Les réseaux de neurones sont apparus dans les années 80, ce qui semblait être un meilleur moyen d’apprentissage en profondeur en raison de la capacité de ces systèmes à apprendre des règles spéciales à partir de zéro. Ils utilisent une méthode similaire à la façon dont le cerveau humain fonctionne à travers des couches de neurones. Lors de l’exposition d’une image à un tel système, chaque couche note un modèle. Spécifique à l’image, par exemple, la première couche peut remarquer les bordures de l’image et une autre couche qui remarque l’œil au milieu de la tête et elle est présente chez l’homme. La première performance de ce système n’était pas meilleure que les systèmes existants, mais elle a évolué jusqu’à ce que nous ayons maintenant atteint que la plupart des grandes applications l’utilisent et nous examinerons ensemble ces applications.

Applications de deep learning

Cette technologie est maintenant utilisée dans de nombreux domaines des communications, de la banque, de la biomédecine, de la détection de drogues, des empreintes génétiques, de l’informatique et d’Internet, dans les services de spam pour l’identification du spam, les services de recherche d’images, la recherche sonore, etc.

Le deep learning a également permis à Google de commercialiser automatiquement des publicités, et d’autres grandes entreprises dans vos domaines des technologies de l’information telles que Microsoft et Facebook cherchent à investir dans cette technologie.

Des biologistes et des chercheurs du Massachusetts Institute utilisent cette technologie pour identifier les connexions neuronales .La technique est également utilisée pour identifier les acides aminés et prédire la structure des protéines à l’Université de Washington.

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