Coucou
En effet t'as complétement raison
je me suis piégé moi-même en voulant faire un piège
le
deep learning est une approche
data driven car comme tu l'as si bien dis ont utilise des big data (c'est un peu le fuel de ce type d'apprentissage)
le
machin learning est lui aussi une approche
data driven, car on va utiliser des données pour lui apprendre à automatiser des tâches (montrer des images de chien et de chat pour lui apprendre à faire la différence entre les deux
le deep learning est une
sous catégorie de machin learning (c'est ce que je voulais utiliser pour faire mon piège mais je me suis emmêler les pinceaux
) c'est à dire qu'une fois qu'on à atteint la limite du machin learning on va utiliser le deep learning pour augmenter l'efficacité de l'algorithme.
En tout cas
bravo d'avoir remarqué cette faute, tu connais bien ton cour
Dis moi si ce recap te plait, pardon pour la confusion, n'hésite pas à passer en
résolu si c'est bon pour toi
P.S : c'était en effet dans la mauvaise section je vais le déplacer dans la section
QCM dès que tu as vu ma réponse
![[Résolu]](././styles/prosilver/imageset/icon_topic_solved.gif "[Résolu]"){kind=icon}
En fait, c'est par rapport à l'item B qui est compté faux. Je ne comprends pas trop. Le deep learning n'est-il pas une catégorie du machin learning qui suit une approche data driven ? De plus, selon la définition, "le deep learning gère des big datas" donc il me semble que ça rejoint l'approche data driven, non ? Pourrais-tu m'éclairer par rapport à ce point s'il te plaît ?
