Utilisation apprentissage profond est actuellement un sujet brûlant, comment Netflix et Youtube ont réussi à fidéliser leurs clients grâce à cette méthode. Apprentissage profond fait partie de l'apprentissage automatique qui permet de former les ordinateurs aux instincts humains de base. En technologie apprentissage profond, il existe plusieurs types d'algorithmes qui peuvent être utilisés et qu'il faut connaître, à savoir :
Réseaux de neurones convolutifs (CNN)
CNN ou ce que l'on appelle communément ConvNets, est un algorithme que vous pouvez utiliser. Se compose de plusieurs couches et est souvent utilisé pour le traitement d’images et la détection d’objets. CNN a été développé pour la première fois en 1988, alors qu'il s'appelait encore LeNet et était utilisé pour reconnaître des caractères tels que des codes postaux et des numéros.
Réseau neuronal récurrent (RNN)
Type d'algorithme apprentissage profond Il en résulte des connexions qui forment des cycles réguliers. Ce cycle traite ensuite la sortie du LTSM pour l'utiliser comme entrée pour la phase en cours. Cela peut arriver parce que RNN possède une mémoire interne. En général, RNN est utilisé pour sous-titrer des images, analyser des séries chronologiques, traiter le langage naturel et reconnaître l’écriture manuscrite.
Réseau de mémoire long terme (LSTM)
Représente un type réseaux de neurones récurrents (RNN) qui peut apprendre et mémoriser les dépendances de modèles à long terme. Cette technologie est capable de mémoriser toutes les informations passées de certaines périodes. LSTM peut également stocker des informations au fil du temps. Ils sont utiles à des fins de prévision de séries chronologiques, car ils peuvent mémoriser les entrées précédentes. LSTM a une structure en forme de chaîne dans laquelle les quatre couches interagissent les unes avec les autres de manière unique.
Cartes auto-organisées (SOM)
SOM permet à la visualisation des données de réduire leur dimensionnalité grâce à des réseaux de neurones artificiels autonomes. L'algorithme SOM est conçu pour aider les utilisateurs à comprendre les informations de grande dimension.
Sans apprentissage profond, un Intelligence artificielle ne fonctionnera probablement pas. L’application du deep learning permet à l’IA de se développer et « d’apprendre » indépendamment de l’expérience. Vous souhaitez apprendre l'apprentissage profond et d'autres éléments constitutifs de l'IA ?
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