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Tout savoir sur le Deep Learning

Le Deep Learning est au cœur des préoccupations professionnelles aujourd'hui. Comment utiliser cette technologie pour se donner un avantage auprès de ses concurrents ? Saagie répond à vos questions sur le Deep Learning dans ce guide particulièrement détaillé qui vous explique les diverses fonctions du Deep Learning et comment ce dernier peut vous venir en aide.

  • EditeurSaagie
  • Version PDF - 16 pages - 2022 - Français
Tout savoir sur le Deep Learning

Introduction ou extrait du livre blanc

"Avant toute chose, il est important de connaître l’histoire du Deep Learning, avant de découvrir dans deux autres parties son fonctionnement puis, pour finir, ses perspectives d’avenir. Le Deep Learning, concept englobé par la data science, est une terminologie relativement nouvelle, contrairement aux réseaux de neurones profonds, qu’elle désigne. La théorie derrière le Deep Learning n’est donc pas récente, et même si de nouvelles méthodes algorithmiques ont permis de révéler son plein potentiel, ses fondements remontent au milieu du XXe siècle.

Les origines du Deep Learning

C’est au milieu des années 40 qu’a été formalisée l’idée d’un neurone artificiel, qui est une abstraction mathématique très simplifiée d’un neurone du cerveau humain.

Un neurone artificiel est un outil mathématique qui reçoit des valeurs en entrée, pondère ces valeurs avec des poids (ou coefficients) et retourne une valeur en sortie, en fonction de la somme des valeurs pondérées. La valeur renvoyée par le neurone s’appelle alors une activation. C’est donc bel et bien une abstraction mathématique d’un neurone biologique qui, de façon très simplifiée, reçoit des signaux électriques par ses dendrites, les transforme dans ses synapses et s’active ou non en fonction des signaux reçus. Si un neurone biologique s’active, cela signifie qu’il transmet le signal électrique reçu à d’autres neurones."

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