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Apprentissage profond
L'apprentissage en profondeur est un type d'apprentissage automatique qui peut traiter plus que des types de données textuelles. L'apprentissage profond peut traiter des images et nécessite moins d'intervention humaine, avec des résultats plus précis que l'apprentissage automatique traditionnel. Les techniques d'apprentissage profond s'appuient sur un modèle de réseau neuronal dans lequel les données sont traitées par de multiples itérations qui apprennent les caractéristiques des données. Le réseau neuronal peut ensuite utiliser ce qu'il a appris pour classer de nouvelles données et déterminer si un objet répond aux critères de classification appris. Par exemple, si le modèle apprend à quoi ressemble un tabouret, il peut reconnaître l'objet dans une nouvelle image.
Référence :
EA-Solutions-Artificial-Intelligence-Standard.pdf (virginia.gov)
Voir aussi
COV ITRM Glossaire ' A ' Intelligence artificielle (IA) | Virginia IT Agency