Le Deep Learning (Apprentissage Profond)

Niveau Intermédiaire

Définition Structurée

Le Deep Learning est une technique de Machine Learning utilisant des "réseaux de neurones artificiels" organisés en de nombreuses couches successives (d'où le terme "profond").

Concept Technique Simplifié

L'analogie des filtres

Pour reconnaître un visage :

  1. La 1ère couche détecte des pixels clairs/foncés.
  2. La 2ème couche assemble ces pixels en lignes.
  3. La 3ème couche identifie des formes (œil, nez).
  4. La dernière couche reconnait un "visage".

Pourquoi cette "Hype" ?

C'est l'origine des progrès spectaculaires (ChatGPT, Reconnaissance d'images). Contrairement au ML classique qui sature, le Deep Learning continue de s'améliorer avec des volumes massifs de données (Big Data).

Limites

  • Boîte noire : Difficile d'expliquer pourquoi le réseau a pris une décision.
  • Coût : L'entraînement demande une puissance de calcul phénoménale (GPU) et a un impact écologique.