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Mieux comprendre l’intérêt du deep learning

Victor De Sepausy - 17.02.2017

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Le Depp Learning, apprentissage profond en français, fascine mais on ne sait pas toujours bien ce qui se cache derrière cette expression anglaise. Au départ, le Deep Learning désigne un ensemble d'algorithmes permettant d'entraîner à partir de données, un réseau de neurones artificiel composé de nombreuses couches internes (d'où le terme « profond ») pour reconnaître des formes ou prédire des valeurs.

 

 

Après des résultats spectaculaires, dont la victoire d'AlphaGo sur le meilleur joueur mondial de Go, le Deep Learning suscite autant d'intérêts que d'interrogations. Inspiré au départ par une métaphore biologique, celle du cerveau, le domaine des réseaux de neurones est devenu l'un des principaux axes de recherche de l'intelligence artificielle (IA). On arrive, grâce à des algorithmes inspirés par les neurones du cerveau, à réaliser des programmes capables d'apprendre à partir d'exemples et de généraliser ensuite ce qu'ils ont appris à reconnaître.

 

Quel que soit le secteur d'activité, pas un seul, en effet, ne semble échapper aux applications du Deep Learning. Pour se familiariser avec ce principe, Jean-Claude Heudin, Directeur de l'IIM (Institut de l'Internet du Multimédia) publie un essai intitulé Comprendre le Deep Learning (Science eBook, 178 pages, 14,99 € ou 4,55 € en version numérique).

 

Dans un style direct et richement illustré, les explications sont abordables par le plus grand nombre, avec une mise en pratique au travers d'exemples. Pour comprendre le Deep Learning, nul besoin ici d'un fort niveau en mathématiques. Les principes de calcul sont réduits à des opérations simples et les exemples de programmation sont accessibles même avec un niveau de débutant.

 

Ce livre s'adresse aux étudiants et aux chercheurs non spécialistes du domaine, ainsi qu'à tous ceux qui souhaitent comprendre concrètement les enjeux du Deep Learning en écartant les idées reçues.