 Comparez l'apprentissage profond et l'apprentissage superficiel
L'apprentissage profond et l'apprentissage superficiel sont deux types d'algorithmes d'apprentissage utilisés en intelligence artificielle (IA). Les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont composés de plusieurs couches d'unités de traitement non linéaires, chacune composée de plusieurs nœuds. Ce type d'architecture permet des niveaux plus élevés d'abstraction et de représentation cachée, ce qui permet d'accomplir des tâches plus complexes par rapport aux algorithmes d'apprentissage superficiel qui ont une seule couche d'unités de traitement. L'apprentissage en profondeur a été utilisé pour résoudre des tâches complexes telles que la reconnaissance d'images et la détection d'objets, tandis que l'apprentissage superficiel est utilisé pour résoudre des tâches plus simples telles que la catégorisation ou la classification.