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Rétropropagation
Définition :
La rétropropagation est un algorithme d'apprentissage supervisé utilisé en intelligence artificielle pour entraîner les réseaux de neurones. Ce processus consiste à propager l'erreur calculée à partir de la sortie du réseau vers l'entrée, afin d'ajuster les poids des connexions entre les neurones et d'améliorer les performances du modèle.
Comprendre le concept de Rétropropagation en intelligence artificielle
L'un des concepts fondamentaux en intelligence artificielle, et plus particulièrement en apprentissage profond (deep learning), est celui de la rétropropagation, ou backpropagation en anglais.
Qu'est-ce que la rétropropagation ?
La rétropropagation est un algorithme essentiel dans les réseaux de neurones artificiels. Elle permet d'ajuster les poids des connexions entre les neurones en fonction de l'erreur commise lors de la prédiction d'une sortie. En d'autres termes, elle permet d'optimiser les performances d'un réseau de neurones en corrigeant les erreurs.
Comment fonctionne la rétropropagation ?
Lorsqu'une entrée est présentée au réseau de neurones et que celui-ci génère une prédiction, l'erreur entre la prédiction et la valeur réelle de la sortie est calculée. Cette erreur est alors propagée à travers le réseau en sens inverse, d'où le nom de rétropropagation. Les poids des connexions entre les neurones sont ajustés de manière itérative afin de minimiser cette erreur, grâce à des techniques d'optimisation telles que la descente de gradient.
Applications de la rétropropagation
La rétropropagation est largement utilisée dans de nombreuses applications d'intelligence artificielle, comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la reconnaissance vocale, etc. Elle a permis des avancées significatives dans des domaines tels que la classification d'images, la traduction automatique, la recommandation de contenu personnalisé, entre autres.
En conclusion, la rétropropagation est un pilier de l'apprentissage profond en intelligence artificielle, permettant aux réseaux de neurones d'apprendre à partir des erreurs et de s'ajuster pour améliorer leurs performances. C'est un concept fondamental à connaître pour quiconque s'intéresse au domaine de l'intelligence artificielle et aux technologies émergentes.
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