L’apprentissage profond est un type d’apprentissage automatique qui utilise des réseaux de neurones artificiels pour reconnaître des modèles dans de grandes quantités de données.
Il fonctionne de la même manière que le cerveau humain traite les informations, avec des couches de « neurones » interconnectés.
Ces réseaux ont trois couches principales :
Les modèles d’apprentissage profond apprennent en analysant des données étiquetées, en ajustant les connexions entre les neurones pour réduire les erreurs et améliorer la précision.
Cette approche diffère de l’apprentissage automatique traditionnel, où les programmeurs devaient définir des caractéristiques et des fonctionnalités spécifiques, ce qui aboutissait souvent à des algorithmes complexes.
Un avantage supplémentaire de l’apprentissage profond est sa capacité à analyser l’ensemble des données en une seule fois, ce qui permet au système d’utiliser plus de contexte et de mieux comprendre les modèles, et donc de détecter certains défauts dans les images avec une plus grande précision.