Définition
L'apprentissage profond est un sous-domaine de l'apprentissage automatique fondé sur des réseaux de neurones à nombreuses couches, capables d'extraire eux-mêmes les caractéristiques utiles d'images, de sons ou de textes bruts. Chaque couche affine la représentation produite par la précédente, d'où le qualificatif « profond ». C'est la technologie derrière la reconnaissance d'images, la transcription vocale et les grands modèles de langage.
Dans la pratique
Un projet d'apprentissage profond exige des volumes de données importants et des cartes graphiques (GPU) pour l'entraînement, ce qui pèse sur le budget cloud. Le profil recherché maîtrise PyTorch ou TensorFlow et sait quand réutiliser un modèle pré-entraîné plutôt que repartir de zéro. Le piège est de former un modèle maison là où un modèle de fondation affiné ferait mieux pour moins cher.
Termes liés
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