L'apprentissage profond (deep learning en anglais) est une branche avancée du machine learning qui utilise des réseaux de neurones artificiels multicouches pour modéliser et résoudre des problèmes complexes. Cette approche s'inspire du fonctionnement du cerveau humain et permet aux systèmes informatiques d'apprendre et de s'améliorer à partir de grandes quantités de données.
Dans le contexte de la programmation, l'apprentissage profond est largement utilisé pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, la traduction automatique ou encore la génération de contenu. Les développeurs implémentent des architectures de réseaux neuronaux profonds à l'aide de frameworks spécialisés comme TensorFlow ou PyTorch.
Un exemple pratique d'application de l'apprentissage profond en programmation pourrait être la création d'un système de reconnaissance faciale :
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
# Création d'un modèle de réseau neuronal convolutif
model = keras.Sequential([
keras.layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(64, 64, 3)),
keras.layers.MaxPooling2D((2, 2)),
keras.layers.Flatten(),
keras.layers.Dense(128, activation='relu'),
keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])
# Compilation et entraînement du modèle
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))L'apprentissage profond est étroitement lié à d'autres concepts de l'intelligence artificielle, tels que les réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour le traitement d'images, les réseaux de neurones récurrents (RNN) pour les séquences temporelles, ou encore les transformers pour le traitement du langage. Il trouve des applications dans divers domaines, de la vision par ordinateur à la robotique en passant par la finance et la santé.
