Comment fonctionne le deep learning ?
Comment fonctionne le deep learning ?
Comment fonctionne le deep learning ? Les réseaux de deep learning sont entraînés sur la base de structures complexes de données auxquelles ils sont confrontés. Ils élaborent des modèles de calcul composés de plusieurs couches de traitement pour créer plusieurs niveaux d’abstraction afin de représenter les données.
Quels principes ont été clef dans l’apprentissage profond ?
La vision par ordinateur (reconnaissance de formes) ; La reconnaissance automatique de la parole ; Le traitement automatique du langage naturel ; La reconnaissance audio et la bio-informatique.
Quelles sont les caractéristiques d’un programme d’IA ?
– Capacité de raisonner. – Capacité de traiter de grandes quantités de données. – Faculté de discerner des patterns et des modèles indétectables par un humain. – Aptitude à comprendre et analyser ces modèles.
Qui a inventé le deep learning ?
Yann Le Cun
Yann Le Cun, né le 8 juillet 1960 à Soisy-sous-Montmorency, est un chercheur en intelligence artificielle et vision artificielle (robotique). Il est considéré comme l’un des inventeurs de l’apprentissage profond.
Comment fonctionne le Perceptron ?
Son fonctionnement repose sur des opérations de multiplication entre deux composants importants : les entrées de données (input) et le poids. La somme de cette multiplication est transmise à une fonction d’activation, déterminant une valeur binaire de 0 ou 1. C’est ce qui permet de classifier les données.
Qu’est-ce que le deep learning voiture autonome ?
Le deep learning est utilisé dans le fonctionnement des voitures autonomes, afin de reconnaître un piéton, à l’aide de caméras et de capteurs, et permet l’identification de panneaux de signalisation.
