Je découvre le blogue d’Oliver Cameron, chef de l’équipe de concepteurs chez Udacity qui aident à former les apprenants sur le fonctionnement et le développement d’algorithmes permettant de programmer des voitures autonomes. Ce dernier a publié un billet en lien avec l’apprentissage profond qui a attiré mon attention. Nous avons abordé tout récemment cette thématique en lien avec l’apprentissage en profondeur dans le plus récent numéro du Perspectives SSF. L’article de Cameron présente 10 exemples venant illustrer, images et séquences vidéo à l’appui, comment l’apprentissage profond permet déjà d’arriver à des résultats impressionnants et potentiellement utiles dans un contexte de formation et d’apprentissage, en lien avec:
- l’interprétation et la retouche d’images;
- l’interprétation du texte écrit vers la parole;
- la composition autonome de musique;
- la programmation autonome de robots (par exemple, apprendre à marcher);
- l’apprentissage autonome de la conduite automobile par une machine (à l’aide de jeux vidéos!).
Un thème qui ressort aux travers des exemples fournis est celui où la machine semble démontrer un certain niveau de créativité (voire même un talent artistique…) dans sa façon de compléter des tâches. Inquiétant ou prometteur?
À lire!
Source: Cameron, Oliver. Deep Learning is Revolutionary: 10 reasons why deep learning is living up to the hype. Medium, 31 octobre 2016.
