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Deep Learning
Gagnez en performance avec la reconnaissance par les machines du langage naturel et d’images grâce à l’expertise de l’Agence Deep Learning AjiCreative.
Agence Deep Learning
Le partenaire indispensable des entreprises d’aujourd’hui !
AjiCreative est une agence de développement 360, qui conçoit des produits digitaux pertinents afin de répondre aux besoins de vos utilisateurs. Et parmi ces besoins devenus essentiels, le Machine Learning ouvre de nouvelles possibilités pour les entreprises de tous les secteurs. C’est pourquoi, nous proposons l’expertise de notre agence Deep Learning afin d’intégrer les nouvelles technologies comme outils de performance pour le développement de votre entreprise.
Qui utilise le Deep Learning ?
Le Deep Learning est une technologie de l’IA utilisée par le GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft). Mais, le monde industriel aussi produit des données à une vitesse sans précédent.
C’est pourquoi, de multiples secteurs comme l’aérospatial, les services financiers, mais aussi tous les organismes de recherche et de santé, se tournent vers le Deep Learning.
Quelle est la différence entre Machine Learning et Deep Learning ?
La différence entre Machine Learning et Deep Learning réside dans l’utilisation, ou pas, de l’application du Feature Extraction qui consiste, pour le Data Scientist, à sélectionner des variables. En Machine Learning, le Data Scientist fait lui-même son choix : il extrait une donnée spécifique, qui influe sur une prédiction, variables ou autres. Les algorithmes de Machine Learning traitent donc de données quantitatives et structurées. Alors qu’en Deep Learning, les images, le son, voire le texte, sont des données «non-structurées» : il est donc impossible de faire du Feature Extraction(par exemple aller sélectionner à la main les pixels d’une image). En résumé, le Deep Learning est une amélioration du Machine Learning.
Pourquoi utiliser le Deep Learning ?
Le Deep Learning est inspiré de la structure du neurone humain : plus il possède de couches de neurones artificiels, connectés entre eux, plus le réseau est « profond » (deep). Il est un modèle d’algorithmes d’apprentissage automatique structuré ou hiérarchisé.
Le Deep Learning est donc intéressant à maints égards :
- L’algorithme est entraîné pour produire les éléments influents de la prédiction, il prédit ainsi des résultats, en fonction d’un ensemble d’entrées : il permet par exemple, la découverte d’exoplanètes.
- La complexité des données du réseau produit des fonctionnalités de plus en plus performantes.
- La qualité des résultats obtenus, comme en reconnaissance d’images par exemple, prévaut sur toute autre IA.
- La constance de l’apprentissage effectué est plus efficace et rapide.
Quelles sont les applications du Machine Learning ?
Le Machine Learning possède plusieurs cas d’usage dans la vie réelle, qui sont généralement les algorithmes d’une application web ou mobile. Le Deep Learning est donc intéressant à maints égards :
- Les développements, test et applications d’algorithmes d’analyse prédictive pour prédire l’avenir ou des prix...
- Le stockage de vastes quantités de données, comme des données personnelles des utilisateurs de Netflix ou Google.
- L'accélération des analyses de données en automatisant leurs modèles, ou patterns.
- L'apprentissage automatique des voitures autonomes.
- La recommandation de produits basée sur l’historique d’achat ou de consultation.
- La détection de spam, incidents graves de santé ou toute anomalie.
- Le traitement naturel du Langage (vocal ou textuel) NPL ou assistants numériques tels que Siri, Alexa ou votre GPS.
Comment définir le Machine Learning ?
Le Machine Learning est une sous-catégorie de l’IA. Il s’agit d’un domaine scientifique qui consiste en un apprentissage automatique. Grâce à ses algorithmes, le Machine Learning décèle les représentations d’une structure ou modèles récurrents (mots, statistiques, images, chiffres…).
Le Machine Learning effectue des prédictions et améliore ses propres performances.
En résumé, le Deep Learning va permettre de construire un réseau de perceptrons qui vont permettre de résoudre des problèmes autrement plus complexes.
Réponses à vos questions sur le deep learning
Qu'est-ce qu'une agence de deep learning ?
Une agence de deep learning utilise des algorithmes de deep learning pour résoudre des problèmes complexes dans divers domaines, tels que la reconnaissance de la parole, la reconnaissance de l'image, la traduction automatique, etc.
Quels sont les avantages de faire appel à une agence de deep learning ?
Les avantages de faire appel à une agence de deep learning sont nombreux :
- Meilleure précision et performance des algorithmes de deep learning par rapport aux algorithmes traditionnels
- Capacité à traiter de grandes quantités de données et à apprendre en continu
- Possibilité de résoudre des problèmes complexes qui sont difficiles à résoudre manuellement
Quels sont les domaines d'application de la deep learning ?
La deep learning est utilisée dans de nombreux domaines, tels que la finance, la santé, la recherche, l'automobile, etc. Elle peut être utilisée pour résoudre des problèmes tels que la reconnaissance de la parole, la reconnaissance de l'image, la traduction automatique, la prédiction de la demande de produits, etc.
Quel est le processus de travail d'une agence de deep learning ?
Le processus de travail d'une agence de deep learning peut varier en fonction de la nature du projet et des besoins de l'entreprise. Il se déroule en plusieurs étapes :
- Analyse des besoins et des objectifs de l'entreprise
- Préparation et nettoyage des données
- Entraînement et optimisation des algorithmes de deep learning
- Test et validation des résultats
- Mise en œuvre et suivi du projet
Quels sont les principaux défis auxquels une agence de deep learning peut être confrontée ?
Les principaux défis auxquels une agence de deep learning peut être confrontée sont :
- La collecte et la préparation des données, qui peuvent être coûteuses et chronophages
- L'optimisation des algorithmes de deep learning, qui peut être complexe et demander beaucoup de temps
- La mise en œuvre et le suivi du projet, qui peuvent être difficiles à gérer en raison de la complexité des algorithmes et de l'environnement changeant dans lequel ils sont utilisés.
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