90% of deep learning applications use supervised learning. Supervised learning is a process by which, you collect a bunch of pairs of inputs and outputs, and the inputs are feed into a machine to learn the correct output. When the output is correct, you don’t do anything. If the output is wrong, you tweak the parameter of the machine and correct the output toward the one you want. The trick here is how you figure out which direction and how much you tweak the parameter and this goes back to gradient calculation and backpropagation.
90% des applications d’apprentissage profond utilisent l’apprentissage supervisé. L’apprentissage supervisé est un processus par lequel, on collecte un tas de paires d’entrées et de sorties. Les entrées sont introduites dans une machine pour apprendre la sortie correcte. Lorsque la sortie est correcte, on ne fait rien. Si la sortie est incorrecte, on ajuste le paramètre de la machine afin d’obtenir une nouvelle sortie ressemblant davantage à celle désirée. L’astuce consiste à déterminer la direction et l’ampleur de l’ajustement du paramètre, ce qui revient à calculer le gradient et la rétropropagation.