Ce qu’on appelle le « deep-learning » ?

Comprendre le deep-learning, c’est facile !

L’apprentissage automatique (machine learning) correspond à des algorithmes qui ajustent les paramètres de leurs calculs en fonction des exemples qui leur sont donnés. Cela permet d’adapter leur fonctionnement aux données fournies. L’apprentissage profond (deep learning) est une architecture qui associe en cascade plusieurs couches d’algorithmes de ce type pour hiérarchiser le problème et obtenir des performances bien plus importantes. Ce n’est pas simple ! Mais à expliquer, si…

GLOSSAIRE

• Machine Learning : l’apprentissage automatique (machine learning) correspond à des algorithmes qui ajustent les paramètres de leurs calculs en fonction des exemples qui leur sont donnés . Cela permet d’adapter leur fonctionnement aux données fournies.
• Deep Learning : l’apprentissage profond (deep learning) est une architecture qui associe en cascade plusieurs couches d’algorithmes de ce type pour hiérarchiser le problème et obtenir des performances bien plus importantes.
• Neurone artificiel : une fonction qui combine des entrées pour calculer si la valeur de la sortie est plutôt élevée ou basse, son calcul étant ajusté par des paramètres.
• Réseau de neurones (artificiels) : l’assemblage d’un grand nombre de neurones pour permettre de faire un calcul entrée / sortie très sophistiqué.
• GPU : graphical processing unit, un processeur supplémentaire dans nos ordinateurs dans lequel tous les calculs liés aux opérations graphiques d’affichage sont pré-cablés pour accélérer le traitement
• Vision par ordinateur : un ensemble d’algorithmes qui partent des valeurs des pixels des images pour en extraire des caractéristiques, localiser les objets qui y sont vus, et les étiqueter.

A PROPOS DE L’AUTEUR

David Louapre est normalien et docteur en physique théorique, devenu chercheur dans l’industrie des matériaux. Passionné de culture scientifique, son parcours lui a permis d’aborder en profondeur de nombreux domaines de la science (physique fondamentale, mathématiques appliquées, physico-chimie des matériaux, thermique, mécanique, etc.). Il se déclare « Responsable R&D (le jour), Vulgarisateur scientifique (la nuit) ».

On peut suivre son partage de grains de « science étonnante » sur son blog et son canal vidéo.

L’apprentissage automatique : pas à pas !