Apprentissage profond probabiliste

Le Probabilistic Deep Learning est une technologie qui combine le modélisation probabiliste avec l'apprentissage profond, visant à gérer l'incertitude à travers un cadre probabiliste et à optimiser la généralisation et la robustesse des modèles. Son objectif principal est de construire des réseaux de neurones profonds capables d'inférence et de prédiction efficaces, fournissant ainsi des estimations probabilistes plus fiables dans les processus de prise de décision basés sur les données. Cette technologie possède une valeur d'application étendue dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la vision par ordinateur et l'apprentissage par renforcement, en particulier dans des scénarios nécessitant de traiter des données complexes, incertaines et de grande dimension.