Deep Learning est une branche de l’intelligence artificielle qui se concentre sur l’utilisation de réseaux de neurones artificiels pour imiter le fonctionnement du cerveau humain. Il permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de grandes quantités de données et de prendre des décisions sans être explicitement programmés pour chaque tâche. En utilisant des layers multiples de réseaux de neurones, deep learning peut découvrir des motifs complexes dans des données variées.
Voici quelques exemples pour illustrer les applications du deep learning :
- Reconnaissance d’image : Utilisé par les applications de photos pour identifier et classer les objets ou les personnes présents dans une image.
- Traitement du langage naturel (NLP) : Employé pour comprendre et générer du texte, comme dans les chatbots ou les assistants vocaux.
- Conduite autonome : Les véhicules utilisent des algorithmes de deep learning pour analyser leur environnement et prendre des décisions en temps réel.
- Détection de fraudes : Les institutions financières utilisent cette technologie pour identifier des transactions frauduleuses en analysant les patterns atypiques.
- Diagnostic médical : Aide les médecins à détecter des maladies en analysant des images médicales comme les radiographies ou les IRM.
Le deep learning est partout et continue de révolutionner de nombreux secteurs grâce à sa capacité à s’adapter et à apprendre continuellement.
