Qu'est-ce que le deep learning et qu'est-ce que cela a à voir avec l'IA ?
Qu'est-ce que le deep learning et qu'est-ce que cela a à voir avec l'IA ?
Imaginez que vous vouliez apprendre à un enfant à reconnaître un chat. Vous n'écririez pas une longue liste de règles comme « s'il a des oreilles pointues, des moustaches, de la fourrure et une longue queue, c'est un chat ». Et si les oreilles du chat sont pliées ou s'il n'a pas de queue ? Au lieu de cela, vous montreriez à l'enfant des centaines de photos de différents chats. Finalement, leur cerveau finirait par... comprendre. Ils se forgeraient leur propre compréhension intuitive de ce qu'est le « chat ».
Dans le vaste univers de l'intelligence artificielle, le Deep Learning est une technique magique qui fonctionne exactement comme ça. Il s'agit d'un type d'apprentissage automatique spécifique et très puissant qui est à l'origine de la plupart des avancées en matière d'IA dont vous entendez parler aujourd'hui, qu'il s'agisse de ChatGPT ou de voitures autonomes. Au lieu d'être programmé avec des règles explicites, un système d'apprentissage profond apprend en reconnaissant des modèles dans d'énormes quantités de données.
Dans l'apprentissage profond, le terme « profond » fait référence à la structure de son cerveau, qui est un « réseau neuronal artificiel » comportant de nombreuses couches. Tout comme une pensée du cerveau humain passe par différents neurones qui ajoutent chacun une pièce au puzzle, les données d'un modèle d'apprentissage profond passent par de nombreuses couches. Les premières couches peuvent apprendre à repérer des éléments simples tels que les bords et les couleurs. Les couches profondes combinent ces informations pour reconnaître des éléments plus complexes, tels que des formes ou des textures. Les couches finales combinent *cettes* informations pour reconnaître des objets entiers, comme le visage d'une personne ou même d'un chat.
Aide visuelle : les différents niveaux de compréhension
Le Deep Learning utilise un réseau neuronal en couches. Chaque couche apprend à identifier des entités de plus en plus complexes, qu'il s'agisse de simples lignes ou d'objets complets.
Contrôle rapide
À quoi fait référence le terme « profond » dans le Deep Learning ?
Récapitulatif : Qu'est-ce que le deep learning ?
Ce que nous avons abordé :
- L'apprentissage profond est un type d'IA puissant qui apprend à partir de grandes quantités de données, de la même manière que le cerveau humain apprend par expérience.
- Il utilise des « réseaux neuronaux artificiels » multicouches pour reconnaître des modèles complexes.
- Le terme « profond » fait référence au grand nombre de couches de ces réseaux.
- Il s'agit de la technologie de base à la base de la plupart des avancées modernes en matière d'IA.
Pourquoi c'est important :
- Comprendre le deep learning vous permet de comprendre à quel point l'IA est devenue si puissante si rapidement. C'est le moteur qui permet à l'IA de comprendre le langage, de reconnaître les images et d'effectuer les tâches extraordinaires que nous voyons aujourd'hui.
Prochaine étape :
- Nous verrons comment ces incroyables modèles d'apprentissage profond ont été réellement formés.