Durée: 12 mois
Rubrique: Chercheur UX (expérience utilisateur)
Les réseaux de neurones artificiels (RNA) sont une composante essentielle du Deep Learning, une souscatégorie du Machine Learning. Ils s'inspirent du fonctionnement des neurones biologiques et sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes tels que la reconnaissance d'image, la traduction automatique et l'analyse prédictive.
Un réseau de neurones artificiels se compose de couches de neurones :
Chaque neurone dans une couche reçoit un certain nombre d'entrées pondérées, applique une fonction d'activation (telle que Sigmoid, ReLU, ou Tanh) et transmet le résultat aux neurones de la couche suivante.
Le processus d'apprentissage dans un RNA implique deux phases principales :
Propagation avant (Forward Propagation) : Les données traversent le réseau depuis l'entrée jusqu'à la couche de sortie. À chaque connexion entre neurones, un poids est appliqué.
Retropropagation du gradient (Backpropagation) : Après l'estimation de l'erreur sur la sortie, cette erreur est renvoyée dans le réseau pour ajuster les poids en conséquence. L'objectif est de minimiser une fonction de perte en utilisant un algorithme de descente de gradient.
Les réseaux de neurones artificiels ont plusieurs applications dans la recherche UX :
Avantages :
Limites :
Les réseaux de neurones artificiels constituent un puissant outil pour les chercheurs UX, permettant d'analyser et d'améliorer les expériences utilisateurs de manière sophistiquée. Cependant, ils nécessitent une gestion prudente pour éviter les pièges de la surcompensation et de l'interprétation des résultats.