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Deep Learning

ia

Définition

Branche du ML utilisant des réseaux de neurones artificiels à plusieurs couches pour apprendre des représentations hiérarchiques de données complexes comme images, texte et audio.

Description

Le Deep Learning est la branche du Machine Learning utilisant des réseaux de neurones profonds (many layers) pour apprendre automatiquement des représentations hiérarchiques à partir de données brutes. Il alimente les avancées en vision par ordinateur, traitement du langage naturel, génération de contenu et détection de menaces.

Fonctionnement

Les couches successives apprennent des features de complexité croissante : pixels → contours → formes → objets pour les CNN, tokens → sous-mots → phrases → sémantique pour les Transformers. La rétropropagation du gradient optimise les millions ou milliards de paramètres via des optimiseurs comme Adam.

Points clés

  • Les GPU (NVIDIA H100, A100) et TPU sont indispensables pour l'entraînement de modèles deep learning à grande échelle
  • En cybersécurité, le deep learning détecte des malwares par analyse comportementale là où les signatures échouent
  • Les attaques adversariales (perturbations imperceptibles) représentent la principale vulnérabilité des modèles de deep learning

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