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Réseaux de neurones
Définition :
Les réseaux de neurones sont des modèles informatiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain, composés de neurones interconnectés qui traitent des informations en effectuant des calculs complexes pour la résolution de problèmes tels que la reconnaissance de motifs, la classification de données ou la prédiction.
Le concept des Réseaux de neurones
Les réseaux de neurones sont des modèles informatiques et algorithmiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont utilisés en intelligence artificielle pour effectuer des tâches complexes telles que la reconnaissance d'images, la traduction automatique, la prédiction de séries temporelles, etc.
Structure des réseaux de neurones
Un réseau de neurones est composé de plusieurs couches de neurones interconnectés. Chaque neurone reçoit des entrées, effectue une opération mathématique sur celles-ci, et transmet le résultat aux neurones de la couche suivante. Ces connexions sont associées à des poids qui sont ajustés lors de l'apprentissage du réseau.
Fonctionnement des réseaux de neurones
Les réseaux de neurones utilisent des algorithmes d'apprentissage supervisé ou non supervisé pour ajuster les poids des connexions entre les neurones. Lors de la phase d'apprentissage, le réseau apprend à partir d'un ensemble de données d'entraînement pour produire des résultats précis par la suite.
Applications des réseaux de neurones
Les réseaux de neurones sont largement utilisés dans de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la robotique, la finance, la santé, etc. Leur capacité à modéliser des relations complexes et à généraliser à partir de données bruitées en fait des outils puissants pour résoudre divers problèmes.
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