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E-learning

Quelle est la signification de Deep Learning ?

Connu en français sous le nom d’apprentissage profond, le deep learning s’apparente à une intelligence artificielle. Ce modèle s’inspire de l’apprentissage automatique (machine Learning).

Afin de comprendre la notion de deep learning, il faut se pencher sur cette dernière. Le Machine Learning est un concept créé par Alan Turing dans les années 1950. Ce mathématicien anglais a inventé une machine capable de mémoriser et d’apprendre de nouvelles notions. On parle ainsi de la Learning Machine. Celle-ci a évolué avec la technologie et de nombreux algorithmes ont vu le jour.

Inspiré de ce modèle d’apprentissage, le deep learning complète cette approche en y ajoutant l’utilisation de l’intelligence artificielle.

Comprendre les caractéristiques du Deep Learning

L’approche à travers le deep learning doit analyser les données en continu. Cette stratégie permet de concevoir une structure logique au sein de l’algorithme afin qu’elle ressemble au raisonnement humain.

Pour que cela soit possible, les applications du deep learning utilisent une structure en couches, appelée le réseau neuronal artificiel. Celui-ci est inspiré du réseau des neurones biologiques de notre cerveau. Grâce à ce modèle et à cette inspiration, l’apprentissage est rapide et performant.

Ainsi, la Machine Learning analyse les données récoltées et les apprend.

Le deep learning est un sous-domaine de cette grande catégorie. Cet algorithme en couches doit créer un réseau artificiel de neurones qui se rapproche du cerveau humain.

Quels sont les avantages et les inconvénients de cette méthode d’apprentissage ?

Le big data évolue à travers le deep learning qui propose l’analyse et l’apprentissage de grandes quantités d’informations.

Cette approche présente de grands avantages :

  • L’algorithme fonctionne 24h/24, 7j/7
  • La formation proposée est de qualité et nécessite moins de contenus (que ce soit des écrits, des images ou des vidéos)
  • Ce modèle est facile et rapide à mettre en place.
  • Son interface intuitive facilite la navigation des apprenants
  • Les défauts et les problèmes sont identifiés en quelques secondes pour proposer une formation de qualité aux étudiants
  • Une assistance est disponible. Il est possible d’accéder à un réseau d’ingénieurs et d’experts.

Cependant, pour créer un modèle performant, de nombreuses données sont nécessaires. Il peut donc prendre du temps à être créé.

Le deep learning révolutionne les méthodes d’apprentissage et les formations à distance. Tout comme les autres modèles basés sur l’intelligence artificielle, certaines données peuvent être erronées. Pour rectifier cela, de nombreuses formations doivent être créées avant d’avoir le modèle parfait.