Les réseaux de neurones en un mot - Avec PPT gratuit !

Peu de concepts dans les disciplines de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique ont suscité autant d'enthousiasme et d'intérêt que les réseaux de neurones, également appelés réseaux de neurones artificiels (ANN) ou réseaux de neurones simulés (SNN). Formulés au milieu du XXe siècle, les réseaux de neurones ont pris de l'ampleur en 2010 avec l'avènement des données comme atout majeur. De plus, ces modèles informatiques calqués sur le cerveau humain ont fondamentalement modifié la façon dont nous abordons des problèmes difficiles dans toute une série de domaines, de l'identification d'images au traitement du langage naturel.

Dans ce blog, nous examinerons brièvement les réseaux de neurones, en passant en revue leurs principaux concepts, applications et raisons de leur vision futuriste !

Les éléments constitutifs des neurones et des couches : RÉSEAUX NEURONAUX

Les neurones artificiels, communément appelés « nœuds » ou "unités", sont les composants fondamentaux de tout réseau neuronal. Ces neurones numériques, comparables aux neurones réels, sont les unités de traitement fondamentales qui effectuent les calculs au sein du réseau. De plus, chaque neurone absorbe une collection d’informations, la traite en ajoutant un terme de biais et une somme pondérée, puis transmet le résultat via une fonction d’activation. La fonction d'activation détermine si le neurone « se déclenche » ou non. ou pas, d'une manière analogue à la façon dont un neurone biologique transmet ou non un signal électrique ! Cela ressemble donc à la manière dont aurait fonctionné notre cerveau, étant donné que les différents neurones de notre corps tentaient de relayer l’information.

Intéressant, non ?

Les couches basées sur les neurones constituent un réseau neuronal. Les types de couches les plus courants sont les suivants :

1. COUCHE D'ENTRÉE : La première couche fournit l'entrée de données initiale pour le réseau neuronal. Chaque neurone de la couche d'entrée représente une caractéristique ou une propriété des données entrantes.

2. COUCHES CACHÉES : situées entre les couches d'entrée et de sortie, ces couches effectuent des calculs complexes. Le nombre de couches cachées et le nombre de neurones dans chaque couche peuvent varier en fonction de l'architecture du réseau.

3. COUCHE DE SORTIE : Cette couche génère les prédictions ou les résultats de la tâche effectuée par le réseau neuronal. Le nombre de neurones dans la couche de sortie dépend du problème spécifique traité.

Le Centre des Réseaux de Neurones : Formation

La force des réseaux de neurones réside dans leur capacité à apprendre des données. Pour réduire la différence entre les valeurs projetées et les valeurs cibles réelles, un réseau neuronal est entraîné à l'aide d'un ensemble de données d'entrée-sortie, et les poids et biais des neurones sont modifiés. La descente de gradient et d'autres techniques d'optimisation mathématique sont utilisées dans le processus de « rétropropagation ». processus, qui n’est rien d’autre que la correction des erreurs dans l’état d’apprentissage profond.

Au cours de l’entraînement, le réseau neuronal affine ses paramètres internes de manière itérative pour mieux produire des prédictions précises. Par conséquent, pour permettre au réseau de généraliser les données de formation à de nouvelles entrées non testées, la combinaison appropriée de poids et de biais doit être trouvée.

Les poids sont des représentations des connexions entre les neurones apprises tout au long du processus d'entraînement. De plus, ces poids régulent la force des connexions et sont cruciaux pour la capacité du réseau à transformer les données d’entrée en sortie utilisable. Ce sont les blogs de base sur le fonctionnement des neurones dans l’apprentissage profond. Enfin, l’essence des pondérations est que les différentes idées se voient attribuer une valeur, définitivement sous forme numérique, puis le résultat est généré. Il s’agit d’un système génératif complexe dans lequel différents nœuds sont complexes et fonctionnent les uns avec les autres.

Une gamme vertigineuse d’applications de réseaux neuronaux est apparue, transformant des industries entières et repensant ce qui est pratique dans diverses professions.

Exemples:

1. "Reconnaissance d'images" La détection d'objets et la catégorisation d'images ont été considérablement transformées par les Réseaux de neurones convolutifs (CNN). Ils sont à l'origine d'initiatives telles que la reconnaissance faciale, les voitures sans conducteur et les applications médicales. l'analyse d'image. Avec la meilleure utilisation, ce type de réseau garantit l'utilisation de différents nœuds et enregistre le résultat final.

2. Les modèles transformateurs et les réseaux neuronaux récurrents (RNN) ont fait des progrès significatifs dans la compréhension et la création du langage humain. Ils rendent possibles la traduction automatique, l'analyse des sentiments, les chatbots et d'autres outils. On observe qu'ici le nœud de sortie final entre fréquemment en contact avec les nœuds précédents, et assure la périodicité.

3. Ils constituent le fondement des systèmes de reconnaissance vocale actuels, qui alimentent les assistants vocaux comme Siri et Alexa. Cela joue un rôle important dans la reconnaissance. De plus, cela augmente l'accessibilité pour les personnes handicapées.

4. Ils sous-tendent les algorithmes de recommandation utilisés par Netflix et Amazon pour présenter des produits et des contenus qui plaisent à leurs utilisateurs. goûts.

5. Ils sont nécessaires pour que les voitures autonomes perçoivent leur environnement et s'y déplacent en toute sécurité. Dans la nouvelle ère numérique où les systèmes autonomes ont pris de l'ampleur, les réseaux neuronaux semblent être une nécessité.

6. Ils sont utilisés en médecine pour prévoir les résultats pour les patients, développer de nouveaux médicaments et diagnostiquer des maladies sur la base de données médicales. Nous avons observé à quel point les soins de santé basés sur l’IA peuvent être une aubaine pour les patients en difficulté. Ce système garantit que les soins de santé atteignent le stade optimal.

7. Sur les marchés financiers, ceux-ci sont utilisés pour le trading automatisé, la détection des fraudes et l'évaluation des risques.

Les enjeux et le parcours futur :

Malgré le succès phénoménal, certains problèmes subsistent. Les réseaux de neurones profonds rencontrent fréquemment des problèmes de surapprentissage : ils fonctionnent bien sur les données d'entraînement mais mal sur les données non entraînées. Les réseaux profonds doivent être enseignés en utilisant beaucoup de ressources informatiques. De plus, leurs processus décisionnels peuvent également être alambiqués et difficiles à comprendre, ce qui remet en question leur transparence et leur impartialité.

Malgré ces défis, les applications futures des réseaux de neurones sont très prometteuses. Comment accroître leur efficacité, leur interprétabilité et leur capacité d’ambiguïté est un sujet de recherche. De nouvelles topologies telles que les réseaux de neurones graphiques et les réseaux de neurones à pointe élargissent les capacités des réseaux de neurones, ouvrant de nouvelles possibilités dans des domaines tels que l'analyse graphique et l'informatique neuromorphique.

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Conclusion:

En conclusion, les réseaux de neurones sont devenus une force majeure dans l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle. Ils abordent diverses problématiques en simulant les opérations du cerveau humain, mais dans une version numérique simplifiée. De plus, leurs applications vont de l’identification d’images à la compréhension du langage naturel, et elles sont à la fois variées et passionnantes. Par conséquent, nous pouvons nous attendre à ce que les réseaux de neurones deviennent encore plus importants pour déterminer l’orientation de la technologie et de notre vie quotidienne à mesure que nous continuons à approfondir notre compréhension d’eux et de leurs capacités.

FAQ :

Qu’est-ce que le réseau neuronal ?

Les réseaux de neurones, ou réseaux de neurones, font référence à une technique d'apprentissage automatique inspirée du cerveau humain. Il est constitué de nœuds interconnectés (neurones) qui traitent et transmettent les informations. De plus, ces réseaux sont utilisés pour diverses tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel, etc., en apprenant des modèles et en effectuant des prédictions à partir de données.

Quels sont les enjeux liés aux réseaux de neurones ?

Malgré le succès phénoménal des réseaux de neurones, certains problèmes subsistent. Les réseaux de neurones profonds rencontrent fréquemment des problèmes de surapprentissage : ils fonctionnent bien sur les données d'entraînement mais mal sur les données non entraînées. Les réseaux de neurones profonds doivent être enseignés en utilisant beaucoup de ressources informatiques. Enfin, les processus décisionnels des héritiers peuvent également être compliqués et difficiles à comprendre. D’où la remise en question de leur transparence et de leur impartialité.

Quel est l’avenir des réseaux de neurones ?

Les applications futures des réseaux de neurones sont très prometteuses. Comment accroître leur efficacité, leur interprétabilité et leur capacité d’ambiguïté est un sujet de recherche. De nouvelles topologies telles que les réseaux de neurones graphiques et les réseaux de neurones à pointe élargissent les capacités des réseaux de neurones, ouvrant de nouvelles possibilités dans des domaines tels que l'analyse graphique et l'informatique neuromorphique.