Deep Learning
Le deep learning utilise des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour analyser et apprendre à partir de grandes quantités de données.
Le deep learning (apprentissage profond) est une sous-branche du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels comportant de nombreuses couches cachées. Cette approche permet aux systèmes d'apprendre des représentations complexes des données.
Architecture des réseaux profonds
- Couche d'entrée : Réception des données brutes
- Couches cachées : Traitement et extraction de caractéristiques
- Couche de sortie : Production du résultat final
Applications en entreprise
Le deep learning permet aux employés IA de traiter des données non structurées comme le texte, les images et la voix avec une précision remarquable.
Avantages du deep learning
- Traitement automatique des caractéristiques
- Performance élevée sur données complexes
- Adaptation à différents types de problèmes
- Amélioration continue avec plus de données
Exemples d'application
- Reconnaissance automatique de factures
- Analyse sentiment des avis clients
- Transcription automatique de réunions
- Classification automatique de documents
Mots-clés associés
Voir aussi
Machine Learning
Le machine learning est une branche de l'IA qui permet aux systèmes d'apprendre automatiquement à partir de données sans être explicitement programmés.
Intelligence Artificielle (IA)
L'intelligence artificielle est la capacité d'une machine à imiter les fonctions cognitives humaines comme l'apprentissage et la résolution de problèmes.
NLP (Natural Language Processing)
Le NLP est une branche de l'IA qui permet aux ordinateurs de comprendre, interpréter et générer le langage humain naturel.