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Apprentissage profond

L'apprentissage profond ou apprentissage en profondeur (en anglais : deep learning) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux artificiels composés de nombreuses couches pour résoudre des tâches complexes. Cette méthode permet à la machine d'apprendre des représentations hiérarchisées directement à partir des données, sans qu'un expert humain n'ait à expliciter les règles. Bien que ses fondations théoriques remontent aux années 1940, son développement a connu plusieurs cycles de désillusion, appelés « hivers de l'IA ».

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