Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?
L'apprentissage profond fait partie d'une famille plus large de méthodes d'apprentissage automatique basées sur les réseaux neuronaux artificiels avec apprentissage de la représentation. L'apprentissage peut être supervisé, semi-supervisé ou non supervisé.

Les architectures d'apprentissage profond telles que les réseaux neuronaux profonds, les réseaux de croyance profonds, l'apprentissage par renforcement profond, les réseaux neuronaux récurrents, les réseaux neuronaux convolutifs et les transformateurs ont été appliqués à des domaines tels que la vision artificielle, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, la traduction automatique, la bio-informatique, la conception de médicaments, l'analyse d'images médicales, la climatologie, l'inspection des matériaux et les programmes de jeux de société, où ils ont produit des résultats comparables et, dans certains cas, supérieurs aux performances d'experts humains.

Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) s'inspirent des nœuds de traitement de l'information et de communication distribuée dans les systèmes biologiques. Les réseaux neuronaux artificiels présentent diverses différences avec les cerveaux biologiques. En particulier, les réseaux neuronaux artificiels ont tendance à être statiques et symboliques, alors que le cerveau biologique de la plupart des organismes vivants est dynamique (plastique) et analogique.

L'adjectif "profond" dans l'apprentissage profond fait référence à l'utilisation de plusieurs couches dans le réseau. Les premiers travaux ont montré qu'un perceptron linéaire ne pouvait pas être un classificateur universel, mais qu'un réseau doté d'une fonction d'activation non polynomiale avec une couche cachée de largeur illimitée le pouvait. L'apprentissage profond est une variante moderne qui s'intéresse à un nombre illimité de couches de taille limitée, ce qui permet une application pratique et une mise en œuvre optimisée, tout en conservant l'universalité théorique dans des conditions modérées. Dans l'apprentissage profond, les couches sont également autorisées à être hétérogènes et à s'écarter largement des modèles connexionnistes biologiquement informés, dans un souci d'efficacité, de formabilité et de compréhensibilité.
L'apprentissage profond fait partie d'une famille plus large de méthodes d'apprentissage automatique basées sur des réseaux neuronaux artificiels avec apprentissage par représentation.
What is deep learning?
Deep learning is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks with representation learning. Learning can be supervised, semi-supervised or unsupervised.[2]

Deep-learning architectures such as deep neural networks, deep belief networks, deep reinforcement learning, recurrent neural networks, convolutional neural networks and transformers have been applied to fields including computer vision, speech recognition, natural language processing, machine translation, bioinformatics, drug design, medical image analysis, climate science, material inspection and board game programs, where they have produced results comparable to and in some cases surpassing human expert performance.[3][4][5]

Artificial neural networks (ANNs) were inspired by information processing and distributed communication nodes in biological systems. ANNs have various differences from biological brains. Specifically, artificial neural networks tend to be static and symbolic, while the biological brain of most living organisms is dynamic (plastic) and analog.[6][7]

The adjective "deep" in deep learning refers to the use of multiple layers in the network. Early work showed that a linear perceptron cannot be a universal classifier, but that a network with a nonpolynomial activation function with one hidden layer of unbounded width can. Deep learning is a modern variation that is concerned with an unbounded number of layers of bounded size, which permits practical application and optimized implementation, while retaining theoretical universality under mild conditions. In deep learning the layers are also permitted to be heterogeneous and to deviate widely from biologically informed connectionist models, for the sake of efficiency, trainability and understandability.
Deep learning is part of a broader family of machine learning methods based on artificial neural networks with representation learning.