Deep Learning : définition, questions et sources d'informations

Le deep learning fonctionne en utilisant des réseaux de neurones composés de plusieurs couches. Chaque couche traite les données d'entrée et transmet les résultats à la couche suivante, permettant au modèle d'apprendre des représentations de plus en plus abstraites des données au fur et à mesure de l'entraînement.

• Reconnaissance de motifs : Identifier des motifs complexes dans les données, comme des visages dans des images ou des émotions dans des textes.
• Prédiction : Faire des prédictions basées sur des données d'entrée, par exemple, prédire la prochaine séquence de mots dans une phrase.
• Automatisation des tâches : Automatiser des processus qui nécessitent une compréhension approfondie des données, comme la conduite autonome.

• Performance supérieure : Il offre des résultats souvent meilleurs que d'autres méthodes d'apprentissage automatique, notamment dans des domaines comme la reconnaissance d'images et le traitement du langage naturel.
• Capacité à traiter des données non structurées : Contrairement à d'autres techniques, le deep learning peut analyser efficacement des données non structurées, telles que des images, des vidéos et des textes.
• Apprentissage autonome : Les modèles de deep learning peuvent s'améliorer de manière autonome à mesure qu'ils sont exposés à plus de données.

• Besoins en données massifs : Le deep learning nécessite de grandes quantités de données pour être efficace, ce qui peut être un obstacle dans certains domaines.
• Coût computationnel élevé : Les modèles de deep learning demandent une puissance de calcul importante, ce qui peut rendre leur mise en œuvre coûteuse.
• Opacité des décisions : Les décisions prises par les modèles de deep learning peuvent être difficiles à interpréter, ce qui pose des problèmes dans des applications où la transparence est essentielle.