Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?
L'apprentissage profond est une branche de l'intelligence artificielle (IA) qui vise à reproduire la manière dont le cerveau humain apprend et traite l'information. Il utilise des algorithmes informatiques appelés réseaux neuronaux pour reconnaître des motifs et comprendre des données complexes. Ces réseaux neuronaux sont constitués de couches de nœuds interconnectés – similaires aux neurones du cerveau. Grâce au processus d'apprentissage profond, ces nœuds apprennent à extraire des caractéristiques et à faire des prédictions à partir de données brutes.
Les grands modèles de langage (LLMs), comme GPT (Generative Pre-trained Transformer) et BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers), sont des exemples avancés de l'apprentissage profond en action. Ils sont conçus pour comprendre et générer un langage semblable à celui des humains. Ces modèles sont entraînés sur de grandes quantités de texte provenant d'internet, apprenant les différences dans la structure et le sens du langage. Ils sont incroyablement polyvalents, capables de tâches comme la traduction de langues, la synthèse de texte et la réponse à des questions complexes.
L'apprentissage profond est largement utilisé dans la vision par ordinateur, la santé, la finance et la conduite autonome. Sa capacité à apprendre à partir de données et à se généraliser à de nouvelles situations en fait un outil puissant pour résoudre des problèmes complexes et stimuler l'innovation dans une large gamme d'applications.
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