Le deep learning : une vieille histoire qui nous réserve des surprises
⏱ < 1 min[vc_row][vc_column][vc_column_text]Depuis 2012, les algorithmes à base de deep learning (apprentissage profond) semblent prêts à résoudre bien des problèmes : reconnaitre des visages comme le propose DeepFace, vaincre des joueurs de go ou de poker ou bientôt permettre la conduite de voitures autonomes ou encore la recherche de cellules cancéreuses.
Pourtant, les fondements de ces méthodes ne sont pas si récents : le deep learning a été formalisé en 2007 à partir des nouvelles architectures de réseaux de neurones dont les précurseurs sont McCulloch et Pitts en 1943. Suivront de nombreux développements comme le perceptron, les réseaux de neurones convolutifs de Yann Le Cun et Yoshua Bengio en 1998 et les réseaux de neurones profonds qui en découlent en 2012 et ouvrent la voie à de nombreux champs d’application comme la vision, le traitement du langage ou la reconnaissance de la parole.
Pourquoi maintenant ? parce que ces nouvelles techniques de machine learning profitent de données massives (big data) que l’on est désormais capables d’analyser ainsi que de capacités de calcul phénoménales notamment grâce aux processeurs graphiques. Preuve que chaque domaine irrigue les autres, c’est pour pouvoir utiliser les immenses promesses du deep learning que Google a mis au point les accélérateurs TPU.
Isabelle Bellin avec Arnaud Salomon
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RVLF Deep Learning
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