Je pense que le système de deep learning fonctionne mieux parce qu'il a reçu des données 'objectives' sur une très grande quantité de matériel audio. Il trouve la meilleure façon d'identifier un genre à partir d'un autre sans préjugé et en étant impartial. Il a des capacités étrangement plus proches de celles d'un humain que nos programmeurs lorsqu'ils étaient dans une approche d'ingénierie classique.Cependant, Cambridge Consultants met également en avant les autres applications possibles de son système. Les chercheurs expliquent en effet que cet algorithme pourrait permettre de créer des méthodes d'organisation et de recherche plus élaborées dans les bases de données musicales. Mais, au-delà du seul domaine musical, ce système pourrait également être utilisé dans le secteur de la santé, ou de l'industrie, grâce à l'analyse des sons. En effet, l'algorithme de Cambridge Consultants pourrait permettre une avancée prometteuse puisqu'il pourrait par exemple être utilisé pour évaluer l'état de santé d'un patient grâce à des senseurs ou encore détecter une machine défaillante.
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