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Le Deep Learning : l’apprentissage profond, un domaine déterminant pour l’avancée technologique de l’humanité.

Le Deep Learning appelé également l’apprentissage profond; c’est de cet apprentissage structuré qu’est apparue les facultés d’un ordinateur à analyser les paramètres d’un signal sonore et visuel que nous connaissons aujourd’hui sous les noms de reconnaissance faciale et vocale.

Le Deep Learning dans le domaine visuel

Les capacités d’une machine à reconnaitre les caractéristiques visuelles d’un sujet résultent du deep learning. Conçu suivant un mode de fonctionnement simplifié, le dispositif observe l’image, l’enregistre dans sa base de données et mémorise tous les paramètres techniques. Les arêtes spécifiques, les formes particulières et l’intensité des cristaux liquides font partie des caractéristiques regroupées par le vecteur d’information. S’étant vulgarisé dans le courant des années 2000, ce concept de reconnaissance faciale est aujourd’hui plus précis notamment grâce à la nette évolution constatée sur la capacité d’analyse automatique. Les différences sur ces divers facteurs sont alors plus rapidement localisées par le programme. Très utilisée dans le domaine de la sécurité autant publique que privée, cette technologie est très efficace pour les recherches d’individus une fois connectée avec la base de données des fichiers publics.

Le son et le Deep Learning

L’apprentissage profond regroupe aussi dans son d’activité toutes les technologies qui font qu’un ordinateur soit capable de reconnaitre avec précision un son. L’objectif de cette technique informatique consiste essentiellement à effectuer des analyses sur la voix humaine et à traiter les données sauvegardées afin de vérifier l’identité d’une personne. Initialement mis au point par les ingénieurs des laboratoires américains Bell Labs dans le courant des années 1950, ce système a connu un essor sans précédent à la fin des années 70. Cette période a été marquée par sa commercialisation sur des microprocesseurs à circuits imprimés. Faisant aussi partie du domaine de du deep learning, nous avons le traitement automatique du langage naturel. Il s’agit d’une branche d’activité qui vise à mettre au point les outils qui permettent de traiter la voix humaine pour des applications diversifiées.

Un mode de fonctionnement simple et efficace :

En résumé, l’apprentissage profond est composé par des algorithmes d’apprentissage automatisés qui se servent des diverses superpositions d’unité de traitement non linéaire visant à extraire et à transformer des caractéristiques. L’entrée de chaque couche est alors utilisée par la précédente pour servir de sortie. C’est cette spécificité technique qui permet au dispositif de reconnaitre des modèles. D’un point de vue plus technique, le deep learning se sert des nappes cachées des successions de neurones artificiels et des calculs complexes pour aboutir à des algorithmes applicables dans la robotique, la bio-informatique et la reconnaissance des formes. Les domaines d’utilisation de l’apprentissage profond peuvent toutefois s’étendre dans la santé, l’art, l’intelligence artificielle et la reconnaissance visuelle qui peut conduire dans un futur proche à la création d’une voiture autonome dépourvue de conducteur. Si les recherches sur ce type d’apprentissage ont initialement été menées afin de rendre l’humanité meilleure, il est actuellement victime de nombreuses controverses quant à une éventuelle mauvaise utilisation de ses capacités.

2018-08-03T14:35:42+00:00 3 août 2018|Actualité|0 commentaire

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