Qu'est-ce que le Deep Learning ?
Le Deep Learning est un type d'algorithme spécifique, à l'intérieur du Machine Learning, qui donne aux machines la possibilité d'apprendre par elles-mêmes grâce aux exemples. Le Deep Learning repose sur des réseaux de neurones artificiels, essayant de se rapprocher de la perception humaine.
Avantages du Deep Learning par rapport à la vision artificielle traditionnelle
• Applications difficiles à résoudre. Il résout des applications complexes d'inspection, de classification et de localisation, avec des algorithmes classiques basés sur des règles.
• Plus facile à configurer. Les applications sont rapidement configurées, accélérant la validation de principe et le développement.
• Ne requiert pas de développement de logiciel. S'adapte rapidement aux nouveaux modèles sans besoin de reprogrammer ses algorithmes principaux.
• Tolère les variations de défauts. Ils associent la flexibilité et l'application des critères logiques de la vision humaine à la sécurité et à la rapidité d'un système de vision artificielle.
Quand mettre en place un système de Deep Learning ?
Le choix entre vision artificielle traditionnelle et Deep Learning dépend des éléments suivants :
• Type d'application
• Quantité de données traitées
• Capacités de traitement.
L'analyse d'images basée sur Deep Learning et la vision artificielle traditionnelle sont des technologies complémentaires, avec des capacités qui se chevauchent mais aussi des domaines différents dans lesquels chacune se distingue. Certaines applications peuvent impliquer les deux technologies.
