De la reconnaissance vocale aux prédictions diverses, l’apprentissage en profondeur fonctionne sur un apprentissage constant dans votre réseau de neurones, servant de paramètres pour reconnaître indépendamment des modèles variés. Son utilisation apporte de nombreuses facilités dans notre quotidien, il est donc important de mieux comprendre ses caractéristiques. Apprenez-en plus à ce sujet dans les lignes suivantes.
Définition de l’apprentissage en profondeur (Image : Tecnoblog)
En tant que sous-domaine de l’apprentissage automatique, l’apprentissage en profondeur est conçu pour simuler un cerveau humain à l’aide d’algorithmes. Son objectif est d’apprendre et d’optimiser des concepts et des prédictions à partir d’une grande quantité d’informations et d’exemples.
Tout est connecté par des réseaux de neurones multicouches avec un objectif clair d’être aussi proche que possible de l’apprentissage organique. Son utilisation peut être dirigée vers de nombreuses formes d’intelligence artificielle, des applications aux services.
Avec tout ce qui fonctionne, la formation se produit fréquemment, traitant toujours de nouvelles données provenant de différentes sources. L’un des points les plus intéressants est que l’analyse des informations se faisant en temps réel, le deep learning n’a plus besoin d’intervention humaine pour des ajustements ou autres.
Sans vraiment s’en apercevoir, nous vivons au quotidien avec l’utilisation de cette technologie.
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Applications dans la vie de tous les jours
Si nous pensons à quelque chose qui apprend constamment, change toujours, s’adapte et pense pratiquement par lui-même, alors il n’est pas très difficile de trouver des utilisations pour cette technologie.
assistant virtuel
En utilisant un chatbot dans une session de streaming, l’utilisateur gagne un allié puissant contre le spam ou les personnes au langage inapproprié. C’est l’une des utilisations d’un assistant virtuel.
Grâce à des éléments tels que la reconnaissance vocale et le traitement du langage en temps réel, la technologie permet à l’ordinateur ou à l’appareil d’entendre, de lire et de réagir de manière appropriée au moment. Toujours apprendre et s’améliorer. Alexa, Siri et Cortana en sont de bons exemples.
Réseaux sociaux
Soucieux d’améliorer l’expérience de ses utilisateurs, les réseaux sociaux utilisent en permanence des algorithmes d’apprentissage. À partir de là, il est possible de prévenir le cyberharcèlement et de supprimer les messages inappropriés, par exemple.
Son utilisation peut également être axée sur la recommandation de pages, de produits et même d’influenceurs numériques parfaits pour chaque individu.
voitures autonomes
Encore impopulaires, de nombreuses entreprises comme Google et Nvdia voient les voitures autonomes comme un avenir sûr. Les véhicules qui rouleront sans personne au volant ont longtemps fait partie de la fiction, mais ils semblent de plus en plus proches de la réalité quotidienne. À San Francisco, par exemple, il est déjà possible de trouver cette technologie dans les quartiers les plus touristiques de la ville.
L’intelligence artificielle derrière le volant utilise des technologies telles que le GPS pour suivre la trajectoire, ainsi que diverses analyses pour définir la distance, la vitesse et même les réponses de freinage.
Les voitures autonomes sont plus proches que nous ne le pensons (Image : Handout / Nvidia)
Différence entre apprentissage profond et apprentissage automatique
Même s’il s’agit d’un sous-domaine de la technologie de l’intelligence artificielle, il existe des détails entre les deux points mentionnés. Tout d’abord, il est extrêmement important de comprendre que tout apprentissage en profondeur est un apprentissage automatique, mais il fonctionne avec de petites différences et de petits processus.
L’essentiel est de comprendre que l’apprentissage automatique, aussi avancé soit-il, a encore besoin d’une intervention humaine à un moment donné. Une IA peut s’améliorer et se développer avec le temps, mais si vous rencontrez des erreurs ou des difficultés, une personne devra faire les ajustements nécessaires.
Dans l’apprentissage en profondeur, le but est que cela ne soit plus nécessaire. La « machine » elle-même, pour ainsi dire, peut prédire les erreurs et les problèmes possibles, en s’ajustant et en s’adaptant pour les résoudre. Le tout à partir des algorithmes utilisés.
En fin de compte, l’accent est mis sur le fait de donner le sentiment le plus clair que l’IA a vraiment son propre cerveau.
Maintenant, vous savez que chaque fois que vous demandez quelque chose à Alexa ou que vous posez des questions amusantes, vous avez affaire directement à cette technologie. Pouvez-vous nous en dire d’autres applications intéressantes dans notre vie quotidienne ? N’oubliez pas de rejoindre la communauté technoblog!
Avec informations : IBM.
