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| (Wikipédia) |
Comment cela fonctionne l'apprentissage profond ?
À quoi sert-il ?
Le fonctionnement du deep learning
Entre des données qui entrent dans un calculateur et des résultats qui en sortent, le traitement des données, les calculs, les algorithmes, deviennent de plus en plus complexes.
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| Hiérarchie de traitement (Wikipédia) |
D'abord de simples calculs et raisonnements, les analyses statistiques deviennent génèrent elles-mêmes des connaissances qui serviront à de nouveaux calcules, raisonnements et statistiques.
Ces fonctionnements, ces champs d'étude se structurent par niveaux et couches de traitement.
Qu'est capable de faire l'apprentissage automatique (machine learning) ?
Qu'apporte de plus l'apprentissage profond (deep learning) ?
Des Big Data aux bibliothèques de connaissances
"Le Big Data une nouvelle façon de percevoir les réalités", comme je le décrivais dans cet article.
Leur dépouillement ne fournit pas seulement un relevé statistique.
Il constitue une sorte de représentation de la réalité "à travers" ces données.
"À travers" signifie que plus l'interprétation des données sera "intelligente" plus les résultats générés le seront.
Les Données (des millions ou milliards de documents) doivent être cataloguées de façon dynamique pour pouvoir les utiliser à bon escient.
De plus, comme ce sont leurs reconnaissances, leurs décodages, leurs regroupements qui seront utilisés, ils sont organisés sous forme de gigantesques bibliothèques.
Ces bibliothèques de connaissance sont souvent mises à disposition des chercheurs par Google ou Amazon pour les utiliser à aller plus loin dans leurs recherches.
