IA : modèles
Deep learning — apprentissage profond
L’apprentissage profond utilise des réseaux de neurones comportant plusieurs couches de traitement pour apprendre des représentations et des fonctions complexes.
Comprendre la notion
Ces méthodes sont employées notamment pour l’image, l’audio et le langage. Elles peuvent demander des ressources de calcul et des volumes de données importants, selon la tâche. Réutiliser un modèle préentraîné peut réduire l’effort nécessaire, sans supprimer le besoin d’évaluation.
Exemple d’utilisation
Un système adapte un réseau préentraîné pour détecter des défauts sur des images industrielles.
Point de vigilance
La taille du modèle ne suffit pas à prévoir sa qualité sur un besoin particulier. Comparer avec une solution plus simple.
