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Réseau de neurones artificiels (ANN)
Définition :
Un réseau de neurones artificiels (ANN) est un modèle informatique inspiré du fonctionnement du cerveau humain, composé de couches de neurones interconnectés. Ces neurones artificiels sont capables de traiter des données d'entrée et de produire des résultats en utilisant des algorithmes d'apprentissage automatique. Les réseaux de neurones artificiels sont largement utilisés dans le domaine de l'intelligence artificielle pour la reconnaissance de motifs, la classification de données, la prédiction et d'autres tâches complexes.
Le concept de Réseau de neurones artificiels (ANN)
Les réseaux de neurones artificiels (Artificial Neural Networks - ANN en anglais) sont des modèles informatiques inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils sont largement utilisés en intelligence artificielle pour résoudre des problèmes complexes liés à la reconnaissance de formes, à la classification, à la prédiction, etc.
Fonctionnement des réseaux de neurones artificiels
Un ANN est composé de plusieurs couches de neurones interconnectés, chaque neurone recevant des entrées, les traitant à l'aide de fonctions d'activation et transmettant un résultat à la couche suivante. Ces connexions entre les neurones sont associées à des poids qui sont ajustés lors de l'apprentissage du réseau afin d'optimiser ses performances.
Applications des réseaux de neurones artificiels
Les ANN sont utilisés dans de nombreux domaines tels que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, la recommandation de contenus, la prédiction de séries temporelles, etc. Leur capacité à apprendre à partir de données leur confère une grande flexibilité et une adaptabilité à divers problèmes.
Ainsi, les réseaux de neurones artificiels jouent un rôle essentiel dans le développement de solutions d'intelligence artificielle de plus en plus performantes et complexes.
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