Apprentissage en profondeur Python - Applications
L'apprentissage en profondeur a produit de bons résultats pour quelques applications telles que la vision par ordinateur, la traduction linguistique, le sous-titrage d'images, la transcription audio, la biologie moléculaire, la reconnaissance vocale, le traitement du langage naturel, les voitures autonomes, la détection de tumeurs cérébrales, la traduction vocale en temps réel, la musique composition, jeu automatique et ainsi de suite.
L'apprentissage en profondeur est le prochain grand pas en avant après l'apprentissage automatique avec une implémentation plus avancée. Actuellement, il est en passe de devenir une norme de l'industrie, apportant une forte promesse de changer la donne lorsqu'il s'agit de données brutes non structurées.
Le Deep Learning est actuellement l'un des meilleurs fournisseurs de solutions pour un large éventail de problèmes du monde réel. Les développeurs créent des programmes d'IA qui, au lieu d'utiliser des règles précédemment données, apprennent à partir d'exemples pour résoudre des tâches complexes. Avec l'apprentissage en profondeur utilisé par de nombreux scientifiques des données, des réseaux de neurones plus profonds fournissent des résultats toujours plus précis.
L'idée est de développer des réseaux de neurones profonds en augmentant le nombre de couches de formation pour chaque réseau; la machine en apprend davantage sur les données jusqu'à ce qu'elles soient aussi précises que possible. Les développeurs peuvent utiliser des techniques d'apprentissage en profondeur pour mettre en œuvre des tâches d'apprentissage automatique complexes et former les réseaux d'IA pour obtenir des niveaux élevés de reconnaissance perceptuelle.
L'apprentissage profond trouve sa popularité dans la vision par ordinateur. Ici, l'une des tâches accomplies est la classification des images où les images d'entrée données sont classées en tant que chat, chien, etc. ou en tant que classe ou étiquette décrivant le mieux l'image. En tant qu'êtres humains, nous apprenons à accomplir cette tâche très tôt dans notre vie et avons ces compétences pour reconnaître rapidement des modèles, généraliser à partir de connaissances antérieures et s'adapter à différents environnements d'image.