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Les deep learning applications ont une large port茅e, couvrant une vari茅t茅 de domaines et d'industries, et constituent une partie importante de l'intelligence artificielle. L'apprentissage profond joue m锚me un r么le dans certains produits et technologies que vous utilisez probablement dans votre vie quotidienne. Gr芒ce 脿 leur conception inspir茅e du cerveau humain, les r茅seaux d'apprentissage profond peuvent traiter d'importantes quantit茅s d'informations et aider 脿 exploiter toutes les 诲辞苍苍茅别蝉 accessibles dans le monde d'aujourd'hui afin que les entreprises puissent am茅liorer leurs offres de produits, en apprendre davantage sur les consommateurs et r茅soudre des probl猫mes.聽

Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?

Cette sous-cat茅gorie de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique utilise des algorithmes connus sous le nom de r茅seaux neuronaux pour 芦聽apprendre 禄 et atteindre ses objectifs. Avec l'apprentissage profond, les r茅seaux neuronaux sont form茅s par des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 et, au fil du temps, le r茅seau neuronal apprend 脿 partir des caract茅ristiques des 诲辞苍苍茅别蝉. Ce processus permet au r茅seau neuronal de faire des pr茅dictions pr茅cises lorsqu'il analysera des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 脿 l'avenir. Ce processus de formation se d茅roule g茅n茅ralement de trois mani猫res : apprentissage supervis茅, apprentissage non supervis茅 ou apprentissage par renforcement.聽

• Dans le cadre de l'apprentissage supervis茅, des 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es de formation permettent d'entra卯ner le r茅seau neuronal 脿 identifier des caract茅ristiques sp茅cifiques.聽

• Dans l'apprentissage non supervis茅, le r茅seau neuronal apprend progressivement sans l'aide de 诲辞苍苍茅别蝉 茅tiquet茅es.聽

• L'apprentissage par renforcement se fait par essais et erreurs, au moyen d鈥檜n retour d'information qui permet au r茅seau neuronal de comprendre quand il atteint le r茅sultat souhait茅.

R茅seaux neuronaux

Les r茅seaux neuronaux utilis茅s dans l'apprentissage profond sont tr猫s complexes et comportent plusieurs couches de neurones interconnect茅s. La structure typique d'un r茅seau neuronal se compose de trois 茅l茅ments : la couche d'entr茅e, la couche cach茅e et la couche de sortie. La couche d'entr茅e re莽oit les 诲辞苍苍茅别蝉, qui passent ensuite aux couches cach茅es pour traitement, o霉 elles sont analys茅es pour identifier des mod猫les avant de passer 脿 la couche de sortie, o霉 une sortie est finalement d茅livr茅e. Plus le nombre de couches cach茅es est 茅lev茅, plus les r茅seaux neuronaux sont puissants.

Parmi les diff茅rents types de r茅seaux neuronaux que vous verrez dans l'apprentissage profond, les deux plus courants sont les r茅seaux neuronaux convolutifs et les r茅seaux neuronaux 谤茅肠耻谤谤别苍迟蝉.聽

Les r茅seaux neuronaux convolutifs peuvent potentiellement comporter des centaines de couches cach茅es, chacune cherchant 脿 identifier des caract茅ristiques sp茅cifiques dans les 诲辞苍苍茅别蝉, souvent des 诲辞苍苍茅别蝉 d'image. Ces r茅seaux neuronaux constituent une excellente option lorsqu'il s'agit de traiter des 诲辞苍苍茅别蝉 complexes et en grande quantit茅.聽

Les r茅seaux neuronaux 谤茅肠耻谤谤别苍迟蝉 sont efficaces pour faire des pr茅dictions et peuvent r茅utiliser les 诲辞苍苍茅别蝉 de sortie comme 诲辞苍苍茅别蝉 d'entr茅e. Cette action rend les r茅seaux neuronaux 谤茅肠耻谤谤别苍迟蝉 excellents dans des domaines tels que la reconnaissance vocale et les pr茅visions boursi猫res, puisqu'ils prennent en compte les informations historiques.

Apprentissage profond et apprentissage automatique

Bien que l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique soient similaires, ils pr茅sentent quelques diff茅rences essentielles. Par rapport aux algorithmes d'apprentissage automatique, les algorithmes d'apprentissage profond n茅cessitent moins d'aide de la part des humains lors de l'apprentissage du mod猫le et sont sup茅rieurs dans le traitement des 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es pour l'apprentissage non supervis茅. Cela s'explique par le fait que les algorithmes d'apprentissage profond utilisent des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 plus importants, ce qui leur donne acc猫s 脿 beaucoup plus d鈥櫭﹍茅ments de 诲辞苍苍茅别蝉 que les mod猫les d'apprentissage automatique. Toutefois, le processus d鈥檈ntra卯nement de l'apprentissage profond prend souvent beaucoup plus de temps que l鈥檈ntra卯nement d'un algorithme d'apprentissage automatique.

10 deep learning applications

Les deep learning applications ont un impact sur de nombreux secteurs d'activit茅. Il se peut m锚me que vous utilisiez d茅j脿 certaines de ces deep learning applications dans votre vie quotidienne. Pour mieux comprendre l'apprentissage profond, examinons dix exemples qui illustrent sa large utilisation.聽

1. D茅tection des fraudes

Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent identifier les probl猫mes de s茅curit茅 afin de contribuer 脿 la protection contre la fraude. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent d茅tecter les tentatives suspectes de connexion 脿 vos comptes et vous en avertir, ainsi que vous informer si le mot de passe que vous avez choisi n'est pas assez fort.

2. Le service client

Vous avez peut-锚tre d茅j脿 vu ou utilis茅 l'aide d'un service client en ligne et interagi avec un chatbot pour r茅pondre 脿 vos questions ou utilis茅 un assistant virtuel sur votre smartphone. L'apprentissage profond permet 脿 ces syst猫mes d'apprendre au fil du temps 脿 fournir des r茅ponses.

3. Services financiers

Plusieurs services financiers peuvent compter sur l'aide de l'apprentissage profond. L'analyse pr茅dictive aide 脿 g茅rer les portefeuilles d'investissement et les actifs de n茅gociation sur le march茅 boursier, et permet aux banques d'att茅nuer les risques li茅s 脿 l'approbation des pr锚ts.

4. Traitement du langage naturel

Le traitement du langage naturel est un 茅l茅ment important des deep learning applications qui reposent sur l'interpr茅tation du texte et de la parole. Les chatbots de service 脿 la client猫le, les traducteurs linguistiques et l'analyse des sentiments sont autant d'exemples de deep learning applications b茅n茅ficiant du traitement du langage naturel.

5. Reconnaissance faciale聽

Un domaine de l'apprentissage profond connu sous le nom de vision par ordinateur permet aux algorithmes d'apprentissage profond de reconna卯tre des caract茅ristiques sp茅cifiques dans les images et les vid茅os. Gr芒ce 脿 cette technique, vous pouvez utiliser l'apprentissage profond pour la reconnaissance faciale et vous identifier gr芒ce 脿 vos caract茅ristiques uniques.

6. V茅hicules autonomes

Les v茅hicules autonomes utilisent l'apprentissage profond pour apprendre 脿 fonctionner et 脿 g茅rer les diff茅rentes situations qui se produisent pendant la conduite et permettent aux v茅hicules de d茅tecter les feux de circulation, de reconna卯tre les panneaux et d'茅viter les pi茅tons.聽

7. Analyse pr茅dictive

Les mod猫les d'apprentissage profond peuvent analyser de grandes quantit茅s d'informations historiques pour faire des pr茅dictions pr茅cises sur l'avenir. L'analyse pr茅dictive aide les entreprises dans plusieurs domaines, notamment la pr茅vision des revenus, le d茅veloppement de produits, la prise de d茅cision et la fabrication.聽

8. Syst猫mes de recommandation

Les services en ligne utilisent souvent des syst猫mes de recommandation dot茅s de capacit茅s am茅lior茅es gr芒ce 脿 des mod猫les d'apprentissage profond. Avec suffisamment de 诲辞苍苍茅别蝉, ces mod猫les d'apprentissage profond peuvent pr茅dire les probabilit茅s de certaines interactions sur la base de l'historique des interactions pr茅c茅dentes. Des secteurs tels que les services de diffusion en continu, le commerce 茅lectronique et les m茅dias sociaux mettent en 艙uvre des syst猫mes de recommandation.

9. Soins de sant茅

Les deep learning applications dans le secteur des soins de sant茅 ont des objectifs multiples. Non seulement elles peuvent contribuer 脿 l'茅laboration de solutions th茅rapeutiques, mais les algorithmes d'apprentissage profond sont 茅galement capables de comprendre les images m茅dicales et d'aider les m茅decins 脿 diagnostiquer les patients en d茅tectant les cellules canc茅reuses.

10. L'industrie

Les deep learning applications dans l'automatisation industrielle contribuent 脿 la s茅curit茅 des travailleurs dans les usines en permettant aux machines de d茅tecter les situations dangereuses, par exemple lorsque des objets ou des personnes sont trop proches des machines.

D茅marrer avec 糖心vlog官网观看

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Une autre option, Introduction 脿 l'apprentissage profond et aux r茅seaux neuronaux avec Keras d'IBM, vous fera d茅couvrir diff茅rents mod猫les d'apprentissage profond et vous aidera 脿 construire vos propres mod猫les d'apprentissage profond 脿 l'aide de la biblioth猫que Keras.