Le Deep Learning est un sous-ensemble spécialisé de l'apprentissage automatique inspiré par la structure du cerveau humain. Il utilise des réseaux de neurones multicouches pour apprendre à partir de vastes quantités de données non structurées comme des images, de l'audio et du texte.
Pourquoi appelle-t-on cela "Deep" Learning ?
Le "Deep" (profond) dans Deep Learning fait référence au nombre de couches dans le réseau de neurones. Les réseaux de neurones traditionnels peuvent avoir 2 ou 3 couches. Les modèles de Deep Learning peuvent en avoir des centaines ou des milliers. Cette profondeur permet au modèle d'apprendre une hiérarchie de caractéristiques — des simples bords et textures aux formes et objets complexes.
Qu'est-ce que l'extraction automatique de caractéristiques ?
Dans le ML traditionnel, les humains devaient sélectionner manuellement les caractéristiques (par exemple, "cette image a-t-elle des oreilles ?"). Dans le Deep Learning, le réseau effectue une extraction automatique de caractéristiques. Il apprend quelles caractéristiques sont importantes directement à partir des pixels bruts ou du texte.
Pourquoi le Deep Learning est-il important maintenant ?
Le Deep Learning est la technologie derrière les voitures autonomes, les assistants vocaux, la reconnaissance faciale et le récent boom de l'IA générative. Il prospère sur l'échelle — plus de données et plus de calcul conduisent généralement à de meilleures performances.
Architectures clés
- CNN (Réseaux de Neurones Convolutifs) : Les rois de la vision par ordinateur.
- RNN (Réseaux de Neurones Récurrents) : Bons pour les séries temporelles et les données séquentielles.
- Transformers : L'état de l'art pour le traitement du langage naturel (NLP).
Tune the Hyperparameters
Experiment with different settings to see how they affect the training process of a deep learning model.
Quest: The Deployment
Train a model to classify data with >90% accuracy. Tune the hyperparameters (Epochs, Learning Rate, Layers) to avoid underfitting or overfitting.
Frequently Asked Questions
Le Deep Learning est-il la même chose que les réseaux de neurones ?
Le Deep Learning est essentiellement l'utilisation de réseaux de neurones *profonds*. Donc tout Deep Learning implique des réseaux de neurones, mais tous les réseaux de neurones ne sont pas 'profonds' (bien que dans le contexte moderne, les termes soient souvent utilisés de manière interchangeable).
Pourquoi cela nécessite-t-il des GPU ?
Le Deep Learning implique un nombre massif de multiplications matricielles. Les GPU (Unités de Traitement Graphique) sont conçus pour gérer ces opérations parallèles beaucoup plus rapidement que les CPU.
De combien de données ai-je besoin ?
Généralement, le Deep Learning nécessite des ensembles de données massifs pour bien fonctionner. Pour des ensembles de données plus petits, les algorithmes traditionnels d'apprentissage automatique surpassent souvent le Deep Learning.
Up Next
Ready to Deepen Your Understanding?
Join our hands-on workshops to master these concepts and apply them to real-world problems.