Le deep learning (apprentissage profond) 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 à partir de grandes quantités de données.
Dans le contexte de la programmation, le deep learning est 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 utilisent des frameworks comme TensorFlow, PyTorch ou Keras pour implémenter ces modèles.
Exemple de réseau neuronal convolutif (CNN) pour la classification d'images :
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')
])
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))Le deep learning repose sur plusieurs types d'architectures adaptées à différents problèmes :
- Réseaux de neurones convolutifs (CNN) pour le traitement d'images
- Réseaux de neurones récurrents (RNN) pour les séquences temporelles
- Transformers pour le traitement du langage (GPT, BERT)
- GANs (Generative Adversarial Networks) pour la génération de contenu
À retenir
Le deep learning est le moteur derrière les avancées récentes en IA — des LLM aux véhicules autonomes. Il nécessite de grandes quantités de données et de puissance de calcul (GPU/TPU), ce qui le distingue du machine learning classique.
Termes connexes : machine learning, réseaux de neurones, transformers, TensorFlow.
