Pas le temps de lire l'article ? Voici ce qu'il faut retenir.
Frank Rosenblatt dévoile le Perceptron, une machine capable d'apprendre à reconnaître des formes simples en 1957.
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Les débuts du deep learning — Le perceptron est l'un des premiers modèles formels d'apprentissage supervisé.
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Les limites du perceptron — Ce modèle apprend une frontière de décision linéaire dans l'espace des données, mais échoue pour des relations plus complexes.
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Le retour du deep learning — Un petit groupe de chercheurs, notamment Geoffrey Hinton, refuse de laisser mourir l'idée que des réseaux de neurones puissent apprendre.
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Pourquoi c'est important : L'histoire du deep learning est marquée par des ruptures précises qui ont conditionné l'émergence successive des architectures modernes.
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