Durée: 12 mois
Rubrique: Chief Revenue Officers (CRO) ou Directeurs des Revenus
Les réseaux de neurones artificiels sont une des pierres angulaires du Machine Learning et de l'intelligence artificielle. Inspirés par la structure neuronale du cerveau humain, ces réseaux sont conçus pour reconnaître des modèles complexes à travers des couches de neurones virtuels.
Un réseau de neurones est constitué de trois types principaux de couches :
Les réseaux de neurones apprennent à partir de données grâce à un processus appelé rétropropagation (backpropagation). Ce processus ajuste les poids connectant les neurones en minimisant l'erreur de prédiction via une fonction de coût. Les principaux algorithmes utilisés sont le descente de gradient stochastique (SGD) et ses variantes comme Adam.
Il existe plusieurs types de réseaux de neurones adaptés à différents types de problèmes : Perceptron Multicouche (MLP) : Adapté aux problèmes de classification et de régression simples. Réseaux de Neurones Convolutionnels (CNN) : Utilisés principalement pour l'analyse d'images et de vidéos en raison de leur capacité à détecter des motifs spatiaux. Réseaux de Neurones Récurrents (RNN) et LSTM : Utilisés pour les données séquentielles, comme les séries temporelles ou le traitement du langage naturel.
Les réseaux de neurones sont utilisés dans une multitude d'applications : Reconnaissance d'image : Identification d'objets, de personnes ou de scènes dans une image. Traitement du langage naturel (NLP) : Traduction automatique, chatbot, analyse sentimentale. Prédiction de séries temporelles : Prévisions boursières, météorologiques, etc.
Les réseaux de neurones sont très puissants et peuvent gérer des données non linéaires complexes. Toutefois, ils sont gourmands en ressources et nécessitent de grandes quantités de données pour être efficaces. De plus, l'interprétabilité des modèles reste un défi, surtout dans des architectures profondes.
Réseaux de neurones, rétropropagation, couches cachées, CNN, NLP