Techopedia est financé par des liens d'affiliation, sans que cela n'affecte Qu’est-ce qu’un réseau neuronal artificiel ?
Un réseau neuronal artificiel est un modèle informatique qui imite le fonctionnement des cellules nerveuses dans le cerveau humain.
Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) utilisent des algorithmes d’apprentissage qui peuvent effectuer des ajustements lorsqu’ils reçoivent de nouvelles entrées. Cela en fait un outil très efficace pour la modélisation de données statistiques non linéaires.
Les RNA d’apprentissage profond jouent un rôle important dans l’apprentissage automatique (ML) et contribuent au développement de la technologie de l’Intelligence Artificielle (IA).
Techopedia explique le réseau neuronal artificiel
Un réseau neuronal artificiel comporte trois couches ou plus qui sont interconnectées.
La première couche est constituée de neurones d’entrée qui envoient des données aux couches intermédiaires plus profondes. Ces couches traitent les informations et transmettesnt les données à la couche de sortie, caractérisée par la production du résultat.
Toutes les couches internes sont cachées et sont formées d’unités qui adaptent les informations reçues d’une couche à l’autre par une série de transformations.
Chaque couche agit à la fois comme une couche d’entrée et de sortie permettant au RNA de comprendre des objets plus complexes.
Ensemble, ces couches internes constituent la couche neuronale.
Les unités de la couche neuronale tentent d’en savoir plus sur les informations recueillies en les pondérant selon le système interne du RNA.
Ces directives permettent aux unités de générer un résultat transformé, qui est ensuite fourni en sortie à la couche suivante.
Processus de rétropropagation
Un ensemble supplémentaire de règles d’apprentissage applique la rétropropagation, un processus par lequel le RNA peut ajuster ses sorties en tenant compte des erreurs.
Grâce à la rétropropagation, chaque fois que la sortie est étiquetée comme une erreur pendant la phase d’entraînement supervisé, l’information est renvoyée vers l’arrière.
Chaque pondération est mise à jour proportionnellement à la part de responsabilité de l’erreur.
Par conséquent, l’erreur est utilisée pour recalibrer le poids des connexions unitaires du RNA afin de prendre en compte la différence entre le résultat souhaité et le résultat réel.
En temps voulu, le RNA « apprendra » à minimiser les risques d’erreurs et de résultats indésirables.
L’entraînement d’un réseau neuronal artificiel implique de choisir parmi des modèles autorisés pour lesquels il existe plusieurs algorithmes associés.
Autres particularités du Réseau Neuronal Artificiel)
Un ANN (Réseau de Neurones Artificiel) présente plusieurs avantages. L’un des plus reconnus est son apprentissage réel à partir de l’observation d’ensembles de données.
De cette façon, l’ANN est utilisé comme un outil d’approximation de fonction aléatoire.
Ces types d’outils aident à estimer les méthodes les plus rentables pour arriver à des solutions tout en définissant des fonctions ou des distributions de calcul.
L’ANN utilise des échantillons de données plutôt que des ensembles de données entiers pour arriver à des solutions, ce qui permet d’économiser du temps et de l’argent.
Les ANN sont considérés comme des modèles mathématiques assez simples pour améliorer les technologies d’analyse de données existantes.
Ils peuvent être utilisés dans de nombreux contextes. Parmi eux, nous notons :
- L’analyse prédictive dans la veille économique,
- La détection des courriers indésirables,
- Le traitement du langage naturel dans les chatbots.
