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Réseaux de neurones
Définition :
Les réseaux de neurones sont des modèles mathématiques inspirés de l'organisation du cerveau humain, utilisés en intelligence artificielle pour traiter des données complexes et effectuer des tâches cognitives telles que la reconnaissance de motifs, la classification ou la prédiction. Ces réseaux sont composés de neurones interconnectés qui transmettent et traitent des informations de manière similaire aux neurones du cerveau biologique.
Les réseaux de neurones : un concept révolutionnaire en intelligence artificielle
Les réseaux de neurones sont une approche de l'intelligence artificielle fortement inspirée par le fonctionnement du cerveau humain. En imitant le comportement des neurones et des connections synaptiques, les réseaux de neurones artificiels sont capables d'apprendre à partir de données et de résoudre des problèmes complexes de manière autonome.
Ce concept a révolutionné de nombreux domaines, tels que la reconnaissance d'images, la traduction automatique, la prédiction de séquences, la classification de données, etc. En effet, les réseaux de neurones profonds (ou "deep learning") ont permis d'atteindre des performances impressionnantes dans ces différentes tâches.
Structure des réseaux de neurones
Un réseau de neurones se compose de plusieurs couches de neurones interconnectés, chaque neurone étant relié à ceux de la couche suivante par des poids synaptiques. L'information se propage de la couche d'entrée à la couche de sortie, en passant par des couches cachées où s'effectuent les calculs et les transformations des données.
Les principaux types de couches que l'on retrouve dans un réseau de neurones sont :
- Couche d'entrée : reçoit les données à traiter
- Couches cachées : effectuent les calculs et extractions de caractéristiques
- Couche de sortie : fournit les résultats du réseau
Apprentissage et utilisation des réseaux de neurones
Pour que le réseau de neurones puisse apprendre à partir des données, on utilise des algorithmes d'apprentissage supervisé ou non supervisé. L'entraînement du réseau se fait en ajustant itérativement les poids synaptiques afin de minimiser une fonction de coût, permettant ainsi au réseau de produire des prédictions de plus en plus précises.
Une fois entraîné, le réseau de neurones peut être utilisé pour effectuer des prédictions sur de nouvelles données, classer des éléments, générer du contenu ou même prendre des décisions en autonomie, selon le domaine d'application pour lequel il a été conçu.
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