Apprentissage Profond
Un sous-ensemble d'apprentissage automatique impliquant des réseaux neuronaux avec plusieurs couches, permettant de modéliser des schémas complexes dans les données.
Utilise des architectures neuronales multi-couches (profondes)—convolutionnelles, récurrentes, transformeur—pour apprendre automatiquement des représentations hiérarchiques de caractéristiques à partir d'entrées brutes (images, texte, audio). Les flux de travail de l'apprentissage profond nécessitent de grands ensembles de données étiquetées, du matériel spécialisé (GPU/TPU), des outils d'explicabilité, et une surveillance robuste pour les dérives et les vulnérabilités adverses.
Une startup dédiée à l'imagerie médicale forme un réseau de neurones convolutifs profonds sur 100 000 radiographies étiquetées pour détecter la pneumonie. Elle utilise des GPU pour l'entraînement, applique des cartes thermiques d'explicabilité pour mettre en évidence les régions malades, et surveille en continu la précision du modèle en production, réentraînant lorsque de nouveaux types de scanners apparaissent.
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