En 1943, Warren McCulloch et Walter Pitts ont posé la première pierre du deep learning en développant un modèle informatique basé sur les réseaux neuronaux du cerveau humain. Dans leur travail, ils ont combiné des mathématiques et des algorithmes, qu'ils ont appelés logique de seuil, pour imiter les processus cognitifs du cerveau. C'est ainsi qu'est né le terme "deep learning".
Le deep learning fait référence à l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux à trois couches ou plus. Ces réseaux neuronaux tentent d'imiter le fonctionnement du cerveau humain, même s'ils n'atteignent pas ses capacités.
En traitant de grandes quantités de données, les algorithmes d'apprentissage en profondeur sont capables d'"apprendre" et de reconnaître automatiquement des modèles. Ces algorithmes sont également capables d'identifier des modèles et des relations complexes au sein des données, ce qui leur permet de faire des prédictions, des classifications et des décisions précises.
Grâce à un processus appelé backpropagation, le réseau neuronal est capable d'ajuster ses poids et d'améliorer ses performances au fil du temps, ce qui en fait un outil puissant pour un large éventail d'applications telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la reconnaissance vocale.
FR 
DE 
EN 
ES