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signes, traces, pistes depuis des millions d'années les animaux, les hommes, laissent des indices pour les reconnaître aujourd'hui Au royaume de la data Au XIXe, le critique d'art Giovanni Morelli aurait identifié la paternité d'un certains nombre de tableaux en s'appuyant non pas sur des éléments macroscopiques comme les sujets traités, leurs postures, mais de menus indices comme la façon de dessiner les mains, les oreilles… Cette démarche repose d'après Carlo Ginzburg sur un paradigme émergent où, pour faire simple, on analyserait les choses à partir de leurs détails plutôt qu'à partir de l'ensemble. Or voici qu'une équipe de recherche a mis au point un algorithme qui permettrait d'automatiser cette analyse des détails et de faire apparaître les ressemblances entre des tableaux qu'on n'aurait pas spontanément associés entre eux. le diable se cache dans les détails

L'apprentissage en profondeur est un ensemble de algorithmes en apprentissage machine qui tentent de modéliser des abstractions de haut niveau dans les données en utilisant des architectures de modèles composés de multiples transformations non-linéaires. [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] L'apprentissage en profondeur fait partie d'une famille plus large de l'apprentissage automatique des méthodes basées sur des représentations d'apprentissage de données. Une observation (par exemple, une image) peut être représenté de plusieurs façons (par exemple, un vecteur de pixels ), mais certaines représentations qu'il soit plus facile d'apprendre des tâches d'intérêt (par exemple, est-ce l'image d'un visage humain?) à partir d'exemples, et de la recherche dans ce domaine vise à définir ce qui fait de meilleures représentations et comment créer des modèles pour apprendre ces représentations. Différentes architectures d'apprentissage en profondeur, tels que les réseaux profonds de neurones , réseaux de neurones profonds de convolution , et les réseaux de croyances profondes ont été appliquées à des domaines tels que la vision par ordinateur , la reconnaissance automatique de la parole , traitement du langage naturel , et de la musique / reconnaissance du signal audio où ils ont été présentés à produire état résultats -of-la-art sur ​​différentes tâches. Sinon, "l'apprentissage en profondeur» a été caractérisé comme «juste un mot à la mode pour les réseaux de neurones "