Deep learning (apprentissage profond)
En anglais : Deep Learning
Sous-domaine du machine learning qui utilise des réseaux de neurones comportant de nombreuses couches successives pour apprendre des représentations de plus en plus abstraites à partir de données brutes.
Exemple
Un logiciel d’imagerie médicale fondé sur le deep learning aide les radiologues à repérer des anomalies sur des radiographies pulmonaires.
Notions liées
GPU (processeur graphique)
DébutantProcesseur composé de milliers de petits cœurs de calcul travaillant en parallèle, conçu à l’origine pour l’affichage graphique et devenu central pour entraîner et exécuter l’IA.
LLM (grand modèle de langage)
DébutantModèle d’IA entraîné sur d’immenses volumes de texte à prédire la suite d’une séquence, ce qui lui permet de rédiger, résumer, traduire, répondre à des questions ou écrire du code.
Machine learning (apprentissage automatique)
DébutantBranche de l’intelligence artificielle dans laquelle un programme apprend à accomplir une tâche à partir d’exemples, au lieu de suivre des règles entièrement écrites par un développeur.
Réseau de neurones
DébutantModèle mathématique composé de nombreuses unités de calcul simples, organisées en couches et reliées entre elles, dont les connexions sont ajustées pendant l’entraînement pour accomplir une tâche.
Rétropropagation (backpropagation)
AvancéAlgorithme qui calcule efficacement, couche par couche en partant de la sortie, la contribution de chaque poids d’un réseau de neurones à l’erreur finale.
Transformer
IntermédiaireArchitecture de réseau de neurones fondée sur le mécanisme d’attention, introduite en 2017, qui sert de base à la plupart des grands modèles de langage actuels.