Deep learning

Le deep learning (ou apprentissage profond) est une branche du machine learning qui s'appuie sur des réseaux de neurones artificiels composés de nombreuses couches pour apprendre à partir de grandes quantités de données.

C'est la technologie qui a permis les grandes avancées récentes en vision par ordinateur, reconnaissance vocale et traitement du langage naturel, et qui se trouve au cœur des modèles d'IA générative modernes.

Le deep learning en pratique

Cas d'usage typiques

Vision par ordinateur - détection, segmentation, OCR.
Traitement du langage - LLM, traduction, résumé.
Reconnaissance vocale et synthèse.
Détection d'anomalies sur séries temporelles ou images médicales.
Recommandation et pricing dynamique.

Comment lancer un projet deep learning

Vérifier la disponibilité d'un dataset suffisant et représentatif.
Privilégier le transfer learning sur un modèle pré-entraîné.
Outillage : PyTorch, TensorFlow, JAX, Hugging Face.
Mise en production - quantization, distillation, choix CPU vs GPU.

Points de vigilance

Coût d'entraînement (GPU) parfois prohibitif sans optimisation.
Risques de biais et de discrimination - auditer le modèle avant déploiement.
Maintenance - un modèle se dégrade dans le temps, prévoir un réentraînement.

Comment Galadrim peut vous accompagner

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