Les réseaux de neurones sont une méthode d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs de traiter les données de la même manière que le cerveau humain. Ils sont basés sur un type d'entraînement machine appelé apprentissage en profondeur, où des nœuds ou neurones interconnectés sont utilisés en couches, imitant la structure du cerveau. Cette approche crée un système adaptable qui apprend de ses erreurs et s'améliore continuellement.
Pour mieux le comprendre, on pourrait penser à apprendre à un réseau de neurones à reconnaître les chats dans les images. Tout d'abord, un ensemble d'images de chats avec l'étiquette "cat" sont présentées au réseau. Le réseau analyse les motifs et les caractéristiques de ces photographies, en ajustant les poids des connexions entre les neurones . Après l'entraînement, il peut recevoir une nouvelle image et prédire s'il y a un chat ou non.
En ce sens, ils sont également utilisés dans la reconnaissance vocale. Par exemple, lors de l'utilisation d'assistants virtuels comme Siri ou Google Assistant , le réseau de neurones reçoit le signal audio et le traite pour identifier les mots prononcés. Il est capable de résumer des documents.
De même, ces réseaux sont un modèle capable de composer une musique originale , imitant le style de compositeurs classiques renommés tels que Johann Sebastian Bach et Wolfgang Amadeus Mozart. Ils peuvent créer des images réalistes de personnes qui n'existent pas, connues sous le nom de " personnes générées par l'IA" . Ils parviennent à analyser un long texte et à en extraire les idées principales pour en générer un résumé concis.
Comment ils travaillent
Ils s'inspirent du cerveau humain et de son fonctionnement. Comme les neurones, ils se connectent les uns aux autres et envoient des signaux électriques pour traiter les informations. Les réseaux de neurones artificiels , également appelés nœuds, travaillent ensemble pour résoudre des problèmes, formant une architecture en couches.
Le réseau neuronal de base se compose de trois couches : la couche d'entrée, où l'information entre dans le réseau ; les couches cachées, qui traitent les informations en plusieurs étapes ; et la couche de sortie, qui fournit le résultat final. Selon le problème, la couche de sortie peut avoir un ou plusieurs nœuds.
Réseaux de neurones profonds - Plusieurs couches cachées sont utilisées avec des millions de neurones artificiels interconnectés. Les connexions entre les nœuds sont représentées par des poids, qui peuvent être positifs ou négatifs selon qu'ils stimulent ou suppriment l'activité des autres nœuds. Ils ont la capacité d'attribuer n'importe quel type d'entrée ou de sortie, mais nécessitent une formation plus approfondie et une grande quantité de données de formation.
Pour quoi sont-ils utilisés?
Les réseaux de neurones ont diverses applications dans différents secteurs. Certains exemples sont:
Vision artificielle : Ils permettent aux ordinateurs de reconnaître et de distinguer les images, ce qui a des applications dans les véhicules autonomes, la modération de contenu, la reconnaissance faciale et le marquage d'images.
Reconnaissance vocale : les appareils électroniques peuvent analyser la parole humaine, qui est appliquée dans les assistants virtuels, les transcriptions automatiques et le sous-titrage précis.
Traitement du langage naturel : aide à traiter et à comprendre le texte naturel créé par les humains, qui est utilisé dans les chatbots, l'analyse des données écrites, l'indexation des sentiments et les résumés de documents.
Moteurs de recommandation : ils sont capables de suivre le comportement des utilisateurs et de proposer des recommandations personnalisées, qui s'appliquent à la recommandation de produits et services en fonction de l'historique et des préférences.
Types de réseaux de neurones
Il existe différentes classifications des réseaux de neurones artificiels. Voici quelques exemples:
Feedforward : traite les données dans une direction, du nœud d'entrée au nœud de sortie. Ils sont tous connectés à tous les nœuds de la couche suivante. Ils utilisent les commentaires pour améliorer les prévisions au fil du temps.
Algorithme de rétropropagation : apprenez en continu grâce à des boucles de rétroaction correctives. Comme le précédent, les données circulent par différents chemins dans le réseau de neurones. Des valeurs de poids plus élevées sont attribuées aux chemins menant à des prédictions correctes et des valeurs de poids plus faibles à des prédictions incorrectes.
Convolutionnels : ils sont particulièrement utiles dans la classification des images. Ses couches cachées réalisent des convolutions, qui sont des fonctions mathématiques de synthèse ou de filtrage. Les couches masquées extraient les caractéristiques pertinentes des images, telles que les bords, la couleur et la profondeur, pour faciliter le traitement des images et améliorer la reconnaissance et la classification des images.