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 https://en.wikipedia.org/wiki/Deep_learning
L'apprentissage en profondeur est une branche de l'intelligence artificielle basée sur des algorithmes d'apprentissage automatique et des réseaux de neurones artificiels. Il est utilisé pour l'extraction automatique des caractéristiques et la reconnaissance des formes, permettant aux machines de détecter et de classer automatiquement les objets et les images, la reconnaissance vocale, la traduction linguistique, etc. L'apprentissage en profondeur implique la formation d'un réseau de neurones artificiels à l'aide de grands ensembles de données, ce qui entraîne le développement d'algorithmes plus sophistiqués capables d'identifier avec précision des objets, de reconnaître la parole et de traduire des langues. L'apprentissage en profondeur devient de plus en plus populaire dans les applications commerciales en raison de sa capacité à traiter rapidement et avec précision de grandes quantités de données. Il est déjà utilisé dans divers domaines, notamment les voitures autonomes, la reconnaissance faciale et les soins de santé. L'avenir de l'apprentissage en profondeur et ses possibilités semblent être sans fin.