Fondamental Updated 2026-04
Deep Learning
Definition
Le Deep Learning est une sous-branche du Machine Learning utilisant des réseaux de neurones à couches multiples pour apprendre des représentations complexes à partir de données brutes.
See also in the glossary
M
Machine Learning
Le Machine Learning est une branche de l'IA où les systèmes apprennent à partir de données pour améliorer leurs performances sans être explicitement programmés pour chaque tâche.
R
Réseau de neurones
Un réseau de neurones est un modèle informatique inspiré du cerveau humain, composé de couches de nœuds interconnectés qui traitent l'information pour apprendre des patterns.
L
LLM (Large Language Model)
Un LLM est un modèle d'IA entraîné sur des milliards de textes, capable de comprendre et générer du langage humain.
T
Transformer
Le Transformer est l'architecture de réseau de neurones qui propulse tous les LLM modernes, inventée par Google en 2017.
Tools that use deep learning
Frequently Asked Questions
Quelle est la différence entre Machine Learning et Deep Learning ?
Le ML utilise des algorithmes classiques qui nécessitent des features extraites manuellement. Le Deep Learning apprend automatiquement les features à partir des données brutes grâce aux réseaux de neurones profonds.
Le Deep Learning nécessite-t-il beaucoup de données ?
Oui, en général. Les modèles de Deep Learning performants sont entraînés sur des millions voire des milliards d'exemples. C'est pourquoi les GPU puissants et les grands datasets sont essentiels.
