Apprentissage profond (Deep Learning)
L'apprentissage profond, aussi nommé Deep Learning anglais, utilise des réseaux de neurones avec plusieurs couches cachées. Cette approche n'est possible que depuis les années 2010, avec l'augmentation de la puissance de calcul disponible, des unités de traitement graphique (GPU) particulières et des algorithmes améliorés. Des ensembles de données étiquetés de plus en plus massifs et une puissance de calcul GPU toujours croissante, l'apprentissage en profondeur a montré un énorme potentiel dans de nombreux domaines d'application.
Liste des solutions
Voici la liste des solutions pour l'apprentissage profond :
Produits | Catégorie |
---|---|
Deeplearning4J | Bibliothèque Java |
Keras | Cadre d'application Python |
Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK) | Boite à outils C++, C#, Python |
SINGA | Projet C++ |
spaCy | Bibliothèque Python |
Theano | Bibliothèque Python |
Dernière mise à jour : Jeudi, le 10 septembre 2020