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L'apprentissage profond est un sous-ensemble de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle (IA) qui imite le fonctionnement du cerveau humain, permettant aux ordinateurs de traiter des mod猫les complexes pour cr茅er de nouvelles perspectives et solutions. Si vous avez utilis茅 des technologies comme l'assistant num茅rique de votre t茅l茅phone, re莽u un SMS vous alertant d'une fraude par carte bancaire ou voyag茅 dans une voiture autonome, vous avez probablement utilis茅 des technologies d'apprentissage profond.

Un mod猫le d'apprentissage profond est un ensemble de n艙uds qui se connectent et se superposent en r茅seaux neuronaux, 脿 l'image du cerveau humain. Ces r茅seaux transmettent des informations 脿 travers chaque couche, envoyant et recevant des 诲辞苍苍茅别蝉 pour identifier des mod猫les. Les deep learning models utilisent diff茅rents types de r茅seaux neuronaux pour obtenir des solutions sp茅cifiques.

Continuez la lecture pour en savoir plus sur les diff茅rents types de deep learning models, leur entra卯nement et les carri猫res existantes dans ce domaine.

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Que sont les deep learning models ?

Les deep learning models sont des r茅seaux complexes qui apprennent de mani猫re autonome sans intervention humaine. Ils appliquent des algorithmes d'apprentissage profond 脿 d'immenses ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 pour trouver des mod猫les et des solutions dans ces informations. G茅n茅ralement, les mod猫les comportent trois couches ou plus de r茅seaux neuronaux pour faciliter le traitement des 诲辞苍苍茅别蝉. Ces mod猫les peuvent traiter des 诲辞苍苍茅别蝉 non structur茅es ou non 茅tiquet茅es, cr茅ant leurs propres m茅thodes pour identifier et comprendre l'information sans qu'une personne n'indique 脿 l'ordinateur quoi chercher ou r茅soudre.

Parce que les deep learning models peuvent identifier des 诲辞苍苍茅别蝉 de faible et haute dimension, ils peuvent prendre des ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 difficiles 脿 comprendre et cr茅er des cat茅gories plus simples et plus efficaces. Cette capacit茅 permet au mod猫le d'apprentissage profond de gagner en pr茅cision au fil du temps.

Types de deep learning models

Les syst猫mes d'apprentissage profond utilisent diverses constructions et cadres pour atteindre des t芒ches et des objectifs sp茅cifiques. Voici quelques types de deep learning models :

• R茅seaux de neurones convolutifs : Vous pouvez utiliser les r茅seaux de neurones convolutifs pour le traitement et la reconnaissance d'images.

• R茅seaux de neurones r茅currents : Vous pouvez utiliser les r茅seaux de neurones r茅currents pour la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.

• R茅seaux de neurones 脿 m茅moire court et long terme : Vous pouvez utiliser les r茅seaux de neurones 脿 m茅moire court et long terme pour les t芒ches de pr茅diction s茅quentielle, comme la mod茅lisation du langage.

En savoir plus sur les r茅seaux de neurones peu profonds et profonds dans cette conf茅rence du cours d'IBM Introduction Deep Learning & Neural Networks :

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脌 quoi servent les deep learning models ?

Vous pouvez utiliser les deep learning models dans un large 茅ventail de domaines, tels que la fabrication, l'a茅rospatiale, les soins de sant茅 et l'茅lectronique, pour soutenir les fonctions et les objectifs des professionnels mettant en 艙uvre les techniques d'apprentissage profond.

Ces t芒ches se r茅partissent g茅n茅ralement en quatre cat茅gories :

• Vision par ordinateur : Il s'agit de la capacit茅 d'un ordinateur 脿 comprendre et 脿 traiter des images, souvent utilis茅e pour la mod茅ration de contenu, l'analyse d'images m茅dicales, la reconnaissance faciale et la classification d'images.

• Reconnaissance vocale : Cela implique la capacit茅 d'un ordinateur 脿 analyser et 脿 comprendre la parole humaine. La reconnaissance vocale est principalement utilis茅e pour les assistants virtuels, comme Siri, qui comprennent ce que vous demandez et fournissent des r茅ponses.

• Moteur de recommandation : Il s'agit de la capacit茅 d'un ordinateur 脿 suivre et analyser les habitudes d'un utilisateur pour cr茅er des recommandations personnalis茅es. Cela concerne des fonctionnalit茅s comme le flux de recommandations de films Netflix ou le contenu de vos fils d'actualit茅s sur les r茅seaux sociaux.

• Traitement du langage naturel : Il s'agit de la capacit茅 d'un ordinateur 脿 comprendre le texte. Vous pouvez utiliser le traitement du langage naturel pour les services de traduction, les chatbots et l'indexation par mots-cl茅s.

Comment fonctionnent les deep learning models ?

Les deep learning models fonctionnent en interagissant avec d'immenses ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 et en en extrayant des mod猫les et des solutions gr芒ce 脿 des styles d'apprentissage similaires 脿 ceux des humains. Ils utilisent des r茅seaux de neurones artificiels (RNA) pour analyser et traiter les ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉. Les r茅seaux fonctionnent 脿 l'aide d'algorithmes qui permettent 脿 l'ordinateur de s'adapter, d'apprendre et d'effectuer des t芒ches complexes de mani猫re autonome sans avoir besoin d'un humain pour guider l'apprentissage.

Chaque type de mod猫le d'apprentissage profond a des utilisations diff茅rentes, mais ils partagent tous le m锚me processus d'apprentissage et de formation. Pour entra卯ner un mod猫le d'apprentissage profond, d'茅normes ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 doivent 锚tre introduits dans le r茅seau. Ces informations passent de neurone en neurone, permettant 脿 l'ordinateur d'analyser et de comprendre les 诲辞苍苍茅别蝉 au fur et 脿 mesure qu'elles traversent le r茅seau.

Qui utilise les deep learning models ?

Les professionnels qui souhaitent atteindre des objectifs et des processus sp茅cifiques dans leur secteur utilisent des deep learning models. Parmi ces professionnels figurent les data scientists ou les ing茅nieurs de 诲辞苍苍茅别蝉. Les entreprises qui cr茅ent ou utilisent des voitures autonomes, des usines, des syst猫mes d'imagerie m茅dicale et des syst猫mes de d茅fense sont des exemples d'industries qui utilisent des deep learning models. On les trouve 茅galement dans de nombreuses organisations travaillant avec des syst猫mes d'automatisation et d'intelligence.

Avantages et inconv茅nients de l'utilisation des deep learning models

Les deep learning models pr茅sentent de nombreux avantages et inconv茅nients diff茅rents. Voici quelques avantages des deep learning models :

• Leur capacit茅 脿 analyser et traiter d'immenses ensembles de 诲辞苍苍茅别蝉 non 茅tiquet茅es et non structur茅es, souvent trop complexes et difficiles 脿 manipuler pour que les humains puissent les traiter seuls

• Il peut apprendre des informations pour lesquelles il n'a pas 茅t茅 sp茅cifiquement form茅, comme recommander de nouveaux contenus bas茅s sur vos habitudes de visionnage compar茅es 脿 celles d'autres utilisateurs.

• Les deep learning models sont 茅volutifs et rapides, ils ont donc la capacit茅 de traiter tous les jeux de 诲辞苍苍茅别蝉 que vous souhaitez sans n茅cessiter beaucoup de configuration ou de maintenance.

Voici quelques limitations 脿 prendre en compte avant d'utiliser des deep learning models :

• Si les 诲辞苍苍茅别蝉 introduites dans le mod猫le sont trop limit茅es, cela peut cr茅er des analyses fausses ou inexactes.

• La source des informations ou des 诲辞苍苍茅别蝉 personnelles peut poser probl猫me si elle porte atteinte 脿 la vie priv茅e ou 脿 la s茅curit茅.

• Les deep learning models efficaces n茅cessitent une infrastructure complexe et des configurations informatiques intensives pour fonctionner.

Comment d茅buter avec les deep learning models

Si vous souhaitez vous lancer dans les deep learning models, il existe de nombreuses opportunit茅s pour en apprendre davantage sur cette technologie, car les professionnels ayant des connaissances en apprentissage profond sont tr猫s recherch茅s. Les boot camps de science des 诲辞苍苍茅别蝉 sont un excellent moyen de s'initier aux concepts des deep learning models. Des cours en ligne gratuits, des sp茅cialisations et des certificats professionnels sont 茅galement disponibles pour en apprendre davantage avant de s'engager dans une formation officielle.

Vous pouvez 茅galement envisager une carri猫re dans les deep learning models. Par exemple, vous pourriez devenir ing茅nieur en apprentissage automatique. Ces professionnels sont charg茅s de cr茅er des deep learning models pr茅dictifs et automatis茅s. Ils travaillent souvent avec d'autres professionnels, comme les data scientists, pour prendre des jeux de 诲辞苍苍茅别蝉 et les int茅grer aux mod猫les d'apprentissage. Pour devenir ing茅nieur en apprentissage automatique, il est conseill茅 d'avoir une licence en informatique et de l'exp茅rience avec les deep learning models. Le salaire annuel moyen de base d'un ing茅nieur en apprentissage automatique en France est de 鈧� 29 386 [].

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