Aprenentatge profund
conjunt d'algoritmes d'aprenentatge automàtic / From Wikipedia, the free encyclopedia
L'aprenentatge profund[1] (en anglès, deep learning) és una tècnica d’extracció i transformació de noves característiques del processament de la informació, les quals poden ser de forma supervisada o no. Són algoritmes que funcionen en un sistema per capes, simulant el funcionament bàsic del cervell que s’utilitza amb les neurones. És a dir, el conjunt de capes que forma el deep learning representen les neurones del cervell.
L'article o secció necessita millores de format. |
L'article necessita algunes millores de redacció. |
Aquest mètode va ser promogut als anys 80 per l'investigador japonès Kunihiko Fukushima, el qual va proposar un model neuronal entre cinc i sis capes nomenat “ neocognitró ”. Actualment la definició d’aprenentatge profund és un sinònim modern de les aplicacions de les xarxes neuronals. Hi ha molts sistemes actuals de reconeixement de veu, visió artificial i reconeixements d’imatges que utilitzen aquesta tecnologia.