Le Deep Learning (apprentissage profond en français) 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, le Deep Learning est utilisé pour développer des modèles capables de traiter des tâches sophistiquées telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, ou la prédiction de séries temporelles. Les développeurs utilisent des frameworks comme TensorFlow, PyTorch ou Keras pour implémenter ces modèles.
Un exemple pratique de Deep Learning en programmation pourrait être la création d'un système de reconnaissance faciale :
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import layers, models
model = models.Sequential([
layers.Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(150, 150, 3)),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.MaxPooling2D((2, 2)),
layers.Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'),
layers.Flatten(),
layers.Dense(64, activation='relu'),
layers.Dense(10, activation='softmax')
])Ce code crée un modèle de réseau neuronal convolutif pour la classification d'images.
Le Deep Learning est étroitement lié à d'autres concepts comme le machine learning, l'intelligence artificielle, et les réseaux de neurones. Il trouve des applications dans divers domaines tels que la vision par ordinateur, la robotique, ou encore les véhicules autonomes.
