Projet Google �Science Fair
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SOMMAIRE:
I) Qu’est-ce que le Deep Learning ?
II) a) Comment évolue-t-il avec les années ?
II) b) Quels sont ses objectifs ?
III) Quels sont les enjeux du Deep Learning ?
BONUS: Comment s’y former ?
Deep learning:
Branche de l'intelligence artificielle qui utilise des réseaux neuronaux artificiels pour apprendre et
effectuer des tâches complexes
Machine learning:
L’algorithme apprend à partir des données, mais peut nécessiter un traitement par l'humain.
L'évolution (ou la prédiction)
Comment évolue t-il? Ses objectifs ?
Dans le domaine de la santé, le deep learning a été utilisé pour détecter le cancer du sein plus tôt et avec plus de précision.
Dans le domaine juridique, le deep learning est utilisé pour prédire si une personne va récidiver ou si elle est susceptible d’être violente.
Dans le secteur manufacturier, pour détecter les défauts des produits ou des matériaux avant qu’ils ne soient vendus.
Dans le secteur financier et le trading. Il est utilisé pour des prédictions sur des événements futurs
Les enjeux de deep Learning.
Bien que le deep learning offre des avancées impressionnantes:
Il soulève des préoccupations majeures concernant les biais, la transparence, l’impact environnemental, l’automatisation, et la sécurité, nécessitant un cadre réglementaire pour en minimiser les risques.
Sources:
IAschool
ActuIA
Siècle Digital