{"id":5096,"date":"2023-04-03T16:37:50","date_gmt":"2023-04-03T16:37:50","guid":{"rendered":"http:\/\/skimai.com\/?p=5096"},"modified":"2024-06-11T20:05:38","modified_gmt":"2024-06-12T01:05:38","slug":"quest-ce-que-lapprentissage-profond","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/","title":{"rendered":"Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?"},"content":{"rendered":"<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_82_1 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title\" style=\"cursor:inherit\">Table des mati\u00e8res<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table des mati\u00e8res\"><span class=\"ez-toc-js-icon-con\"><span class=\"\"><span class=\"eztoc-hide\" style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewbox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewbox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseprofile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/span><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-1'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/#What_is_Deep_Learning\" >Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?<\/a><ul class='ez-toc-list-level-2' ><li class='ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/#The_Building_Blocks_of_Deep_Learning\" >Les \u00e9l\u00e9ments constitutifs de l'apprentissage profond<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/#The_Different_Types_of_Learning_Architectures\" >Les diff\u00e9rents types d'architectures d'apprentissage<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/#Convolutional_Neural_Networks_CNNs\" >R\u00e9seaux neuronaux convolutifs (CNN)<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-5\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/#Recurrent_Neural_Networks_RNNs\" >R\u00e9seaux neuronaux r\u00e9currents (RNN)<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-6\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/#Challenges_of_Deep_Learning\" >Les d\u00e9fis de l'apprentissage profond<\/a><ul class='ez-toc-list-level-3' ><li class='ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-7\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/#Interpretability_and_Explainability\" >Interpr\u00e9tabilit\u00e9 et explicabilit\u00e9<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-8\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/#Data_and_Computational_Requirements_for_Deep_Learning\" >Exigences en mati\u00e8re de donn\u00e9es et de calcul pour l'apprentissage profond<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-3'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-9\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/#Robustness_and_Security\" >Robustesse et s\u00e9curit\u00e9<\/a><\/li><\/ul><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-10\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/#Applications_of_Deep_Learning\" >Applications de l'apprentissage profond<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-11\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/what-is-deep-learning\/#Revolutionizing_Industries_and_Applications\" >R\u00e9volutionner les industries et les applications<\/a><\/li><\/ul><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h1><span class=\"ez-toc-section\" id=\"What_is_Deep_Learning\"><\/span>Qu'est-ce que l'apprentissage profond ?<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h1>\n<p>Qu'est-ce que l'apprentissage profond ? Le deep learning (DL) est un sous-ensemble du machine learning (ML) qui se concentre principalement sur l'imitation de la capacit\u00e9 du cerveau humain \u00e0 apprendre et \u00e0 traiter des informations. Dans le monde de l'intelligence artificielle (IA), qui \u00e9volue rapidement, l'apprentissage profond s'est impos\u00e9 comme une technologie r\u00e9volutionnaire qui a un impact sur pratiquement tous les domaines, des soins de sant\u00e9 \u00e0 l'autonomie... <\/p>\n<p>Pour parvenir \u00e0 cette capacit\u00e9 d'apprentissage et de traitement des informations, l'apprentissage profond s'appuie sur un r\u00e9seau complexe de neurones interconnect\u00e9s appel\u00e9s r\u00e9seaux neuronaux artificiels (RNA). En exploitant la puissance des r\u00e9seaux neuronaux artificiels et leur capacit\u00e9 \u00e0 s'adapter et \u00e0 s'am\u00e9liorer automatiquement au fil du temps, les algorithmes d'apprentissage profond peuvent d\u00e9couvrir des mod\u00e8les complexes, extraire des informations significatives et faire des pr\u00e9dictions avec une pr\u00e9cision remarquable. <\/p>\n<p>*Avant de lire ce blog sur l'apprentissage profond, n'oubliez pas de consulter notre explication de l'IA par rapport au ML. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Building_Blocks_of_Deep_Learning\"><\/span>Les \u00e9l\u00e9ments constitutifs de l'apprentissage profond<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Le fondement de l'apprentissage profond repose sur le concept d'ANN, qui s'inspire de la structure et de la fonction du cerveau humain. Les ANN sont constitu\u00e9s de diff\u00e9rentes couches de n\u0153uds ou de neurones interconnect\u00e9s, chaque neurone traitant les informations et les transmettant \u00e0 la couche suivante. Ces couches peuvent ensuite apprendre et s'adapter en ajustant les poids des connexions entre les neurones. <\/p>\n<p>Dans un ANN, il y a des neurones artificiels, chacun d'entre eux recevant une entr\u00e9e d'un autre avant de traiter l'information et d'envoyer la sortie aux neurones connect\u00e9s. La force de ces connexions entre les neurones est appel\u00e9e poids, et ces poids d\u00e9terminent l'importance de chaque entr\u00e9e dans le calcul global. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-ANNs-01-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Les ANN sont souvent compos\u00e9s de trois couches principales : <\/p>\n<ol>\n<li>\n<p>Couche d'entr\u00e9e : La couche d'entr\u00e9e re\u00e7oit les donn\u00e9es brutes.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Couche cach\u00e9e : La couche cach\u00e9e traite les donn\u00e9es et effectue des transformations complexes. <\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p>Couche de sortie : La couche de sortie produit le r\u00e9sultat final. <\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>Les fonctions d'activation, qui d\u00e9terminent la sortie de chaque neurone en fonction de l'entr\u00e9e re\u00e7ue, constituent un autre \u00e9l\u00e9ment important des ANN. Ces fonctions introduisent la non-lin\u00e9arit\u00e9 dans le r\u00e9seau, ce qui lui permet d'apprendre des mod\u00e8les complexes et d'effectuer des calculs compliqu\u00e9s. <\/p>\n<p>L'apprentissage profond repose sur le processus d'apprentissage, le r\u00e9seau ajustant ses poids afin de minimiser l'erreur entre ses pr\u00e9dictions et ses r\u00e9sultats. Ce processus d'apprentissage implique souvent l'utilisation d'une fonction de perte, qui quantifie la diff\u00e9rence entre la sortie du r\u00e9seau et les valeurs r\u00e9elles. <\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"The_Different_Types_of_Learning_Architectures\"><\/span>Les diff\u00e9rents types d'architectures d'apprentissage<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Cela dit, l'apprentissage profond ne suit pas une architecture d'apprentissage unique. Il existe quelques grands types d'architectures qui sont utilis\u00e9s pour un large \u00e9ventail de probl\u00e8mes. Deux des plus courantes sont les r\u00e9seaux neuronaux convolutifs (CNN) et les r\u00e9seaux neuronaux r\u00e9currents (RNN). Il en existe toutefois plusieurs autres, tels que <a href=\"https:\/\/developer.ibm.com\/articles\/cc-machine-learning-deep-learning-architectures\/\">LSTMs, GRUs et Autoencodeurs<\/a>. <\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Convolutional_Neural_Networks_CNNs\"><\/span>R\u00e9seaux neuronaux convolutifs (CNN)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Les CNN jouent un r\u00f4le essentiel dans les t\u00e2ches de vision artificielle et de reconnaissance d'images. Avant l'av\u00e8nement des CNN, ces t\u00e2ches n\u00e9cessitaient des techniques d'extraction de caract\u00e9ristiques laborieuses et fastidieuses pour l'identification d'objets dans les images. Dans le contexte de la reconnaissance d'images, la fonction premi\u00e8re d'un CNN est de transformer les images en une forme plus facile \u00e0 g\u00e9rer tout en pr\u00e9servant les caract\u00e9ristiques essentielles pour des pr\u00e9dictions pr\u00e9cises.<\/p>\n<p>Les CNN sont souvent plus performants que les autres r\u00e9seaux neuronaux en raison de leurs performances exceptionnelles avec des images, des signaux audio ou des donn\u00e9es vocales. <\/p>\n<p>Ils utilisent trois principaux types de couches pour accomplir leurs t\u00e2ches :<\/p>\n<ol>\n<li>\n<p><strong>Couche de convolution<\/strong>: Identifie les caract\u00e9ristiques \u00e0 l'int\u00e9rieur des pixels.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Couche de mise en commun<\/strong>: R\u00e9sume les caract\u00e9ristiques en vue d'un traitement ult\u00e9rieur.<\/p>\n<\/li>\n<li>\n<p><strong>Couche enti\u00e8rement connect\u00e9e (FC)<\/strong>: Utilise les caract\u00e9ristiques acquises pour la pr\u00e9diction.<\/p>\n<\/li>\n<\/ol>\n<p>La couche convolutive est le composant le plus fondamental d'un CNN, o\u00f9 se produit la majorit\u00e9 des calculs. Cette couche se compose de donn\u00e9es d'entr\u00e9e, d'un filtre et d'une carte de caract\u00e9ristiques. Les couches convolutives effectuent une op\u00e9ration de convolution sur l'entr\u00e9e avant d'envoyer le r\u00e9sultat \u00e0 la couche de mise en commun. <\/p>\n<p>Dans une t\u00e2che de reconnaissance d'images, cette convolution condense tous les pixels de son champ r\u00e9ceptif en une seule valeur. En termes plus simples, l'application d'une convolution \u00e0 une image r\u00e9duit sa taille et combine toutes les informations contenues dans le champ en un seul pixel. Les caract\u00e9ristiques de base, telles que les bords horizontaux et diagonaux, sont extraites dans la couche convolutive. La sortie g\u00e9n\u00e9r\u00e9e par la couche convolutive est appel\u00e9e carte des caract\u00e9ristiques.<\/p>\n<p>L'objectif principal de la couche de mise en commun est de r\u00e9duire la taille de la carte des caract\u00e9ristiques, diminuant ainsi les calculs et les connexions entre les couches. <\/p>\n<p>La troisi\u00e8me couche d'un CNN est la couche FC, qui relie les neurones entre deux couches distinctes. Souvent plac\u00e9e avant la couche de sortie, elle aplatit les images d'entr\u00e9e des couches pr\u00e9c\u00e9dentes. L'image aplatie passe g\u00e9n\u00e9ralement par des couches FC suppl\u00e9mentaires, o\u00f9 des fonctions math\u00e9matiques lancent le processus de classification.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Recurrent_Neural_Networks_RNNs\"><\/span>R\u00e9seaux neuronaux r\u00e9currents (RNN)<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Les r\u00e9seaux neuronaux r\u00e9currents (RNN) comptent parmi les algorithmes les plus avanc\u00e9s qui aient \u00e9t\u00e9 mis au point. Ils sont utilis\u00e9s par des technologies tr\u00e8s r\u00e9pandues telles que Siri et la recherche vocale de Google. <\/p>\n<p>Le RNN est le premier algorithme capable de conserver son entr\u00e9e gr\u00e2ce \u00e0 une m\u00e9moire interne, ce qui le rend pr\u00e9cieux pour les probl\u00e8mes d'apprentissage automatique impliquant des donn\u00e9es s\u00e9quentielles telles que la parole, le texte, les donn\u00e9es financi\u00e8res, l'audio, etc. L'architecture unique des RNN leur permet de capturer efficacement les d\u00e9pendances et les mod\u00e8les au sein des s\u00e9quences, ce qui permet des pr\u00e9dictions plus pr\u00e9cises et de meilleures performances globales dans un large \u00e9ventail d'applications.<\/p>\n<p>La caract\u00e9ristique distinctive d'un RNN est sa capacit\u00e9 \u00e0 maintenir un \u00e9tat cach\u00e9, qui fonctionne comme une m\u00e9moire interne, lui permettant de se souvenir des informations des \u00e9tapes temporelles pr\u00e9c\u00e9dentes. Cette capacit\u00e9 de m\u00e9moire permet aux RNN d'apprendre et d'exploiter les d\u00e9pendances \u00e0 long terme dans la s\u00e9quence d'entr\u00e9e, ce qui les rend particuli\u00e8rement efficaces pour des t\u00e2ches telles que l'analyse de s\u00e9ries temporelles, la PNL et la reconnaissance vocale.<\/p>\n<p>La structure d'un RNN consiste en une s\u00e9rie de couches interconnect\u00e9es, o\u00f9 chaque couche est responsable du traitement d'un pas de temps de la s\u00e9quence d'entr\u00e9e. L'entr\u00e9e de chaque pas de temps est une combinaison du point de donn\u00e9es actuel et de l'\u00e9tat cach\u00e9 du pas de temps pr\u00e9c\u00e9dent. Ces informations sont ensuite trait\u00e9es par la couche RNN, qui met \u00e0 jour l'\u00e9tat cach\u00e9 et g\u00e9n\u00e8re une sortie. L'\u00e9tat cach\u00e9 agit comme une m\u00e9moire, contenant les informations des \u00e9tapes temporelles pr\u00e9c\u00e9dentes afin d'influencer le traitement futur.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Challenges_of_Deep_Learning\"><\/span>Les d\u00e9fis de l'apprentissage profond<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>Malgr\u00e9 les succ\u00e8s remarquables de l'apprentissage profond, il reste plusieurs d\u00e9fis et domaines de recherche future qui m\u00e9ritent d'\u00eatre explor\u00e9s davantage pour faire progresser le domaine et assurer un d\u00e9ploiement responsable de ces technologies.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Interpretability_and_Explainability\"><\/span>Interpr\u00e9tabilit\u00e9 et explicabilit\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>L'une des principales limites des mod\u00e8les d'apprentissage profond est leur nature de bo\u00eete noire, c'est-\u00e0-dire l'opacit\u00e9 et la complexit\u00e9 de leur fonctionnement interne. Il est donc difficile pour les praticiens, les utilisateurs et les r\u00e9gulateurs de comprendre et d'interpr\u00e9ter le raisonnement qui sous-tend leurs pr\u00e9dictions et leurs d\u00e9cisions. <a href=\"http:\/\/skimai.com\/fr\/blog-ce-qui-rend-lai-explicable\/\">D\u00e9velopper des techniques<\/a> pour une meilleure interpr\u00e9tabilit\u00e9 et <a href=\"http:\/\/skimai.com\/fr\/blog-ce-qui-est-explicable-ai\/\">explicabilit\u00e9<\/a> est essentiel pour r\u00e9pondre \u00e0 ces pr\u00e9occupations, et il a plusieurs implications importantes.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-Challenges-of-Deep-Learning-01-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>L'am\u00e9lioration de l'interpr\u00e9tabilit\u00e9 et de l'explicabilit\u00e9 aidera les utilisateurs et les parties prenantes \u00e0 mieux comprendre comment les mod\u00e8les d'apprentissage profond parviennent \u00e0 leurs pr\u00e9dictions ou \u00e0 leurs d\u00e9cisions, ce qui renforcera la confiance dans leurs capacit\u00e9s et leur fiabilit\u00e9. Cela est particuli\u00e8rement important pour les applications sensibles telles que <a href=\"http:\/\/skimai.com\/fr\/blog-comment-les-soins-de-sante-peuvent-utiliser-lia-explicable\/\">soins de sant\u00e9<\/a>Les cons\u00e9quences des d\u00e9cisions prises par l'IA peuvent avoir un impact consid\u00e9rable sur la vie des individus.<\/p>\n<p>La capacit\u00e9 d'interpr\u00e9ter et d'expliquer les mod\u00e8les d'apprentissage profond peut \u00e9galement faciliter l'identification et l'att\u00e9nuation des biais potentiels, des erreurs ou des cons\u00e9quences involontaires. En donnant un aper\u00e7u du fonctionnement interne des mod\u00e8les, les praticiens peuvent prendre des d\u00e9cisions \u00e9clair\u00e9es sur la s\u00e9lection, la formation et le d\u00e9ploiement des mod\u00e8les afin de garantir que les syst\u00e8mes d'IA sont utilis\u00e9s de mani\u00e8re responsable et \u00e9thique.<\/p>\n<p>La compr\u00e9hension des processus internes des mod\u00e8les d'apprentissage profond peut aider les praticiens \u00e0 identifier les probl\u00e8mes ou les erreurs susceptibles d'avoir un impact sur leurs performances. En comprenant les facteurs qui influencent les pr\u00e9dictions d'un mod\u00e8le, les praticiens peuvent affiner son architecture, ses donn\u00e9es d'entra\u00eenement ou ses hyperparam\u00e8tres afin d'am\u00e9liorer les performances globales et la pr\u00e9cision.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Data_and_Computational_Requirements_for_Deep_Learning\"><\/span>Exigences en mati\u00e8re de donn\u00e9es et de calcul pour l'apprentissage profond<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>L'apprentissage profond est incroyablement puissant, mais cette puissance s'accompagne d'exigences importantes en mati\u00e8re de donn\u00e9es et de calcul. Ces exigences peuvent parfois poser des probl\u00e8mes pour la mise en \u0153uvre de l'apprentissage profond. <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-Challenges-of-Deep-Learning-02-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>L'un des principaux d\u00e9fis de l'apprentissage profond est la n\u00e9cessit\u00e9 de disposer de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es de formation \u00e9tiquet\u00e9es. Les mod\u00e8les d'apprentissage profond ont souvent besoin de grandes quantit\u00e9s de donn\u00e9es pour apprendre et g\u00e9n\u00e9raliser efficacement. En effet, ces mod\u00e8les sont con\u00e7us pour extraire et apprendre automatiquement des caract\u00e9ristiques \u00e0 partir de donn\u00e9es brutes, et plus ils ont acc\u00e8s \u00e0 des donn\u00e9es, mieux ils peuvent identifier et capturer des mod\u00e8les et des relations complexes.<\/p>\n<p>Cependant, l'acquisition et l'\u00e9tiquetage de telles quantit\u00e9s de donn\u00e9es peuvent prendre du temps, n\u00e9cessiter beaucoup de travail et \u00eatre co\u00fbteux. Dans certains cas, les donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es peuvent \u00eatre rares ou difficiles \u00e0 obtenir, en particulier dans des domaines sp\u00e9cialis\u00e9s comme l'imagerie m\u00e9dicale ou les langues rares. Pour relever ce d\u00e9fi, les chercheurs ont explor\u00e9 diverses techniques telles que l'augmentation des donn\u00e9es, l'apprentissage par transfert et l'apprentissage non supervis\u00e9 ou semi-supervis\u00e9, qui visent \u00e0 am\u00e9liorer les performances des mod\u00e8les avec des donn\u00e9es \u00e9tiquet\u00e9es limit\u00e9es.<\/p>\n<p>Les mod\u00e8les d'apprentissage profond n\u00e9cessitent \u00e9galement des ressources informatiques importantes pour la formation et l'inf\u00e9rence. Ces mod\u00e8les comportent g\u00e9n\u00e9ralement un grand nombre de param\u00e8tres et de couches, ce qui n\u00e9cessite un mat\u00e9riel puissant et des unit\u00e9s de traitement sp\u00e9cialis\u00e9es, comme les GPU ou les TPU, pour effectuer les calculs n\u00e9cessaires de mani\u00e8re efficace.<\/p>\n<p>Les exigences de calcul des mod\u00e8les d'apprentissage profond peuvent \u00eatre prohibitives pour certaines applications ou organisations disposant de ressources limit\u00e9es, ce qui entra\u00eene des temps de formation plus longs et des co\u00fbts plus \u00e9lev\u00e9s. Pour att\u00e9nuer ces difficult\u00e9s, les chercheurs et les praticiens ont \u00e9tudi\u00e9 des m\u00e9thodes permettant d'optimiser les mod\u00e8les d'apprentissage profond et de r\u00e9duire la taille et la complexit\u00e9 du mod\u00e8le tout en maintenant ses performances, ce qui permet en fin de compte d'acc\u00e9l\u00e9rer les temps de formation et de r\u00e9duire les besoins en ressources.<\/p>\n<h3><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Robustness_and_Security\"><\/span>Robustesse et s\u00e9curit\u00e9<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h3>\n<p>Les mod\u00e8les d'apprentissage profond ont d\u00e9montr\u00e9 des performances exceptionnelles dans diverses applications. <a href=\"http:\/\/skimai.com\/fr\/blog-quest-ce-quune-attaque-informatique-contradictoire\/\">les attaques adverses<\/a>. Ces attaques impliquent la cr\u00e9ation d'\u00e9chantillons d'entr\u00e9e malveillants d\u00e9lib\u00e9r\u00e9ment con\u00e7us pour tromper le mod\u00e8le et g\u00e9n\u00e9rer des pr\u00e9dictions ou des r\u00e9sultats incorrects. S'attaquer \u00e0 ces vuln\u00e9rabilit\u00e9s et am\u00e9liorer la robustesse et la s\u00e9curit\u00e9 des mod\u00e8les d'apprentissage profond contre les exemples adverses et d'autres risques potentiels est un d\u00e9fi essentiel pour la communaut\u00e9 de l'IA. Les cons\u00e9quences de telles attaques peuvent \u00eatre consid\u00e9rables, en particulier dans des domaines \u00e0 fort enjeu tels que les v\u00e9hicules autonomes, la cybers\u00e9curit\u00e9 et les soins de sant\u00e9, o\u00f9 l'int\u00e9grit\u00e9 et la fiabilit\u00e9 des syst\u00e8mes d'IA sont primordiales.<\/p>\n<p><img decoding=\"async\" src=\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2023\/04\/230330-Challenges-of-Deep-Learning-03-scaled.jpg\" alt=\"\"><\/p>\n<p>Les attaques adverses exploitent la sensibilit\u00e9 des mod\u00e8les d'apprentissage profond \u00e0 de petites perturbations, souvent imperceptibles, des donn\u00e9es d'entr\u00e9e. M\u00eame des alt\u00e9rations mineures des donn\u00e9es d'origine peuvent conduire \u00e0 des pr\u00e9dictions ou \u00e0 des classifications radicalement diff\u00e9rentes, alors que les donn\u00e9es d'entr\u00e9e semblent pratiquement identiques pour les observateurs humains. Ce ph\u00e9nom\u00e8ne soul\u00e8ve des inqui\u00e9tudes quant \u00e0 la stabilit\u00e9 et \u00e0 la fiabilit\u00e9 des mod\u00e8les d'apprentissage profond dans des sc\u00e9narios r\u00e9els o\u00f9 des adversaires pourraient manipuler les donn\u00e9es d'entr\u00e9e pour compromettre les performances du syst\u00e8me.<\/p>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Applications_of_Deep_Learning\"><\/span>Applications de l'apprentissage profond<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'apprentissage profond a d\u00e9montr\u00e9 son potentiel de transformation dans un large \u00e9ventail d'applications et d'industries. Parmi les applications les plus remarquables, on peut citer<\/p>\n<ul>\n<li>Reconnaissance d'images et vision par ordinateur : L'apprentissage profond a consid\u00e9rablement am\u00e9lior\u00e9 la pr\u00e9cision et l'efficacit\u00e9 des t\u00e2ches de reconnaissance d'images et de vision par ordinateur. Les CNN, en particulier, ont excell\u00e9 dans la classification d'images, la d\u00e9tection d'objets et la segmentation. Ces progr\u00e8s ont ouvert la voie \u00e0 des applications telles que la reconnaissance faciale, les v\u00e9hicules autonomes et l'analyse d'images m\u00e9dicales.<\/li>\n<li>NLP : L'apprentissage profond a r\u00e9volutionn\u00e9 le traitement du langage naturel, permettant le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les de langage et d'applications plus sophistiqu\u00e9s. Divers mod\u00e8les ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour obtenir des r\u00e9sultats de pointe dans des t\u00e2ches telles que la traduction automatique, l'analyse des sentiments, le r\u00e9sum\u00e9 de texte et les syst\u00e8mes de r\u00e9ponse aux questions.<\/li>\n<li>Reconnaissance et g\u00e9n\u00e9ration de la parole : L'apprentissage profond a \u00e9galement fait des progr\u00e8s significatifs dans la reconnaissance et la g\u00e9n\u00e9ration de la parole. Des techniques telles que les RNN et les CNN ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour d\u00e9velopper des syst\u00e8mes de reconnaissance automatique de la parole (ASR) plus pr\u00e9cis et plus efficaces, qui convertissent la langue parl\u00e9e en texte \u00e9crit. Les mod\u00e8les d'apprentissage profond ont \u00e9galement permis une synth\u00e8se vocale de haute qualit\u00e9, g\u00e9n\u00e9rant une parole semblable \u00e0 celle d'un \u00eatre humain \u00e0 partir d'un texte.<\/li>\n<li>Apprentissage par renforcement : L'apprentissage en profondeur, combin\u00e9 \u00e0 l'apprentissage par renforcement, a conduit au d\u00e9veloppement de la technologie de l'apprentissage par renforcement. <a href=\"https:\/\/huggingface.co\/blog\/deep-rl-intro\">l'apprentissage par renforcement profond (DRL)<\/a> algorithmes. La LRD a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9e pour former des agents capables d'apprendre des politiques optimales de prise de d\u00e9cision et de contr\u00f4le. Les applications de la LRD couvrent la robotique, la finance et les jeux.<\/li>\n<li>Mod\u00e8les g\u00e9n\u00e9ratifs : Les mod\u00e8les d'apprentissage profond g\u00e9n\u00e9ratifs, tels que <a href=\"http:\/\/skimai.com\/fr\/quest-ce-que-lia-generative\/\">R\u00e9seaux adversoriels g\u00e9n\u00e9ratifs (GAN)<\/a>ont montr\u00e9 un potentiel remarquable pour la g\u00e9n\u00e9ration d'\u00e9chantillons de donn\u00e9es r\u00e9alistes. Ces mod\u00e8les ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour des t\u00e2ches telles que la synth\u00e8se d'images, le transfert de style, l'augmentation des donn\u00e9es et la d\u00e9tection d'anomalies.<\/li>\n<li>Soins de sant\u00e9 : L'apprentissage profond a \u00e9galement apport\u00e9 des contributions significatives aux soins de sant\u00e9, r\u00e9volutionnant les diagnostics, la d\u00e9couverte de m\u00e9dicaments et la m\u00e9decine personnalis\u00e9e. Par exemple, les algorithmes d'apprentissage profond ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9s pour analyser des images m\u00e9dicales en vue de la d\u00e9tection pr\u00e9coce de maladies, pour pr\u00e9dire les r\u00e9sultats des patients et pour identifier des m\u00e9dicaments candidats potentiels.<\/li>\n<\/ul>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Revolutionizing_Industries_and_Applications\"><\/span>R\u00e9volutionner les industries et les applications<span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n<p>L'apprentissage profond s'est impos\u00e9 comme une technologie r\u00e9volutionnaire susceptible de bouleverser un large \u00e9ventail d'industries et d'applications. L'apprentissage profond s'appuie sur des r\u00e9seaux de neurones artificiels pour imiter la capacit\u00e9 du cerveau humain \u00e0 apprendre et \u00e0 traiter des informations. Les CNN et les RNN sont deux architectures de premier plan qui ont permis des avanc\u00e9es significatives dans des domaines tels que la reconnaissance d'images, le NLP, la reconnaissance vocale et les soins de sant\u00e9.<\/p>\n<p>L'apprentissage profond reste confront\u00e9 \u00e0 des d\u00e9fis qu'il convient de relever pour garantir son d\u00e9ploiement responsable et \u00e9thique. Ces d\u00e9fis comprennent l'am\u00e9lioration de l'interpr\u00e9tabilit\u00e9 et de l'explicabilit\u00e9 des mod\u00e8les d'apprentissage profond, la prise en compte des exigences en mati\u00e8re de donn\u00e9es et de calcul, et l'am\u00e9lioration de la robustesse et de la s\u00e9curit\u00e9 de ces mod\u00e8les contre les attaques adverses.<\/p>\n<p>Alors que les chercheurs et les praticiens continuent d'explorer et de d\u00e9velopper des techniques innovantes pour relever ces d\u00e9fis, le domaine de l'apprentissage profond continuera sans aucun doute \u00e0 progresser, apportant de nouvelles capacit\u00e9s et applications qui transformeront la fa\u00e7on dont nous vivons, travaillons et interagissons avec le monde qui nous entoure. Gr\u00e2ce \u00e0 son immense potentiel, l'apprentissage profond est appel\u00e9 \u00e0 jouer un r\u00f4le de plus en plus important pour fa\u00e7onner l'avenir de l'intelligence artificielle et stimuler le progr\u00e8s technologique dans divers domaines.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>What is Deep Learning? Deep learning (DL) is a subset of machine learning (ML) that primarily focuses on mimicking the human brain\u2019s ability to learn and process information. In the rapidly evolving world of artificial intelligence (AI), deep learning has emerged as a groundbreaking technology that is impacting virtually every field, from healthcare to autonomous [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1003,"featured_media":11704,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"single-custom-post-template.php","format":"standard","meta":{"_et_pb_use_builder":"","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"categories":[67],"tags":[104],"class_list":["post-5096","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ml-nlp","tag-deep-learning"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v24.1 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>What Is Deep Learning? - Skim AI<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Discover the power behind AI&#039;s most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it&#039;s changing the world.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/quest-ce-que-lapprentissage-profond\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"fr_FR\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"What Is Deep Learning? - Skim AI\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Discover the power behind AI&#039;s most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it&#039;s changing the world.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/skimai.com\/fr\/quest-ce-que-lapprentissage-profond\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Skim AI\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-04-03T16:37:50+00:00\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2024-06-12T01:05:38+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2000\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1143\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"\u00c9crit par\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"Greggory Elias\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"11 minutes\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"Article\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#article\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\"},\"author\":{\"name\":\"Greggory Elias\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\"},\"headline\":\"What Is Deep Learning?\",\"datePublished\":\"2023-04-03T16:37:50+00:00\",\"dateModified\":\"2024-06-12T01:05:38+00:00\",\"mainEntityOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\"},\"wordCount\":2156,\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"keywords\":[\"deep learning\"],\"articleSection\":[\"LLMs \/ NLP\"],\"inLanguage\":\"fr-FR\"},{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\",\"name\":\"What Is Deep Learning? - Skim AI\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\"},\"primaryImageOfPage\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\"},\"thumbnailUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"datePublished\":\"2023-04-03T16:37:50+00:00\",\"dateModified\":\"2024-06-12T01:05:38+00:00\",\"description\":\"Discover the power behind AI's most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it's changing the world.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/\"]}]},{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg\",\"width\":2000,\"height\":1143,\"caption\":\"perplixity ai generative search 2\"},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"Home\",\"item\":\"https:\/\/skimai.com\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"What Is Deep Learning?\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"name\":\"Skim AI\",\"description\":\"The AI Agent Workforce Platform\",\"publisher\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\"},\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":{\"@type\":\"PropertyValueSpecification\",\"valueRequired\":true,\"valueName\":\"search_term_string\"}}],\"inLanguage\":\"fr-FR\"},{\"@type\":\"Organization\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization\",\"name\":\"Skim AI\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/\",\"logo\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"fr-FR\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\",\"url\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"contentUrl\":\"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png\",\"width\":194,\"height\":58,\"caption\":\"Skim AI\"},\"image\":{\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/\"},\"sameAs\":[\"https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai\"]},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6\",\"name\":\"Greggory Elias\",\"url\":\"https:\/\/skimai.com\/fr\/author\/gregg\/\"}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"Qu'est-ce que l'apprentissage profond ? - Skim AI","description":"D\u00e9couvrez la puissance qui se cache derri\u00e8re la technologie la plus transformatrice de l'IA. Explorez les principes fondamentaux de l'apprentissage profond et la fa\u00e7on dont il change le monde.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/skimai.com\/fr\/quest-ce-que-lapprentissage-profond\/","og_locale":"fr_FR","og_type":"article","og_title":"What Is Deep Learning? - Skim AI","og_description":"Discover the power behind AI's most transformative technology. Explore the fundamentals of deep learning and how it's changing the world.","og_url":"https:\/\/skimai.com\/fr\/quest-ce-que-lapprentissage-profond\/","og_site_name":"Skim AI","article_published_time":"2023-04-03T16:37:50+00:00","article_modified_time":"2024-06-12T01:05:38+00:00","og_image":[{"width":2000,"height":1143,"url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","type":"image\/jpeg"}],"author":"Greggory Elias","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"\u00c9crit par":"Greggory Elias","Dur\u00e9e de lecture estim\u00e9e":"11 minutes"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"Article","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#article","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/"},"author":{"name":"Greggory Elias","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6"},"headline":"What Is Deep Learning?","datePublished":"2023-04-03T16:37:50+00:00","dateModified":"2024-06-12T01:05:38+00:00","mainEntityOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/"},"wordCount":2156,"publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","keywords":["deep learning"],"articleSection":["LLMs \/ NLP"],"inLanguage":"fr-FR"},{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/","name":"Qu'est-ce que l'apprentissage profond ? - Skim AI","isPartOf":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website"},"primaryImageOfPage":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage"},"thumbnailUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","datePublished":"2023-04-03T16:37:50+00:00","dateModified":"2024-06-12T01:05:38+00:00","description":"D\u00e9couvrez la puissance qui se cache derri\u00e8re la technologie la plus transformatrice de l'IA. Explorez les principes fondamentaux de l'apprentissage profond et la fa\u00e7on dont il change le monde.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb"},"inLanguage":"fr-FR","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/"]}]},{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fr-FR","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#primaryimage","url":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","contentUrl":"https:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/perplixity-ai-generative-search-2.jpg","width":2000,"height":1143,"caption":"perplixity ai generative search 2"},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/\u0449\u043e-\u0442\u0430\u043a\u0435-\u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0435-\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"Home","item":"https:\/\/skimai.com\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"What Is Deep Learning?"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#website","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","name":"Skim AI","description":"La plateforme de travail des agents de l'IA","publisher":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization"},"potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/skimai.com\/uk\/?s={search_term_string}"},"query-input":{"@type":"PropertyValueSpecification","valueRequired":true,"valueName":"search_term_string"}}],"inLanguage":"fr-FR"},{"@type":"Organization","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#organization","name":"Skim AI","url":"https:\/\/skimai.com\/uk\/","logo":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"fr-FR","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/","url":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","contentUrl":"http:\/\/skimai.com\/wp-content\/uploads\/2020\/07\/SKIM-AI-Header-Logo.png","width":194,"height":58,"caption":"Skim AI"},"image":{"@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/logo\/image\/"},"sameAs":["https:\/\/www.linkedin.com\/company\/skim-ai"]},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/skimai.com\/uk\/#\/schema\/person\/7a883b4a2d2ea22040f42a7975eb86c6","name":"Greggory Elias","url":"https:\/\/skimai.com\/fr\/author\/gregg\/"}]}},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5096","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1003"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=5096"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/skimai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/5096\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media\/11704"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/skimai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=5096"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=5096"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/skimai.com\/fr\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=5096"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}