Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Les réseaux de neurones sont l'un des concepts les plus fondamentaux et les plus puissants du machine learning. Inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, les réseaux de neurones sont composés de plusieurs couches de neurones artificiels, interconnectés à travers des poids synaptiques.
Un réseau de neurones typique comprend trois couches principales :
Chaque neurone dans une couche est relié à tous les neurones de la couche suivante, formant une structure complexe capable de modéliser des fonctions non linéaires.
Lorsque des données passent à travers le réseau, elles sont multipliées par des poids et additionnées pour produire des sorties à chaque neurone. Ces sorties sont alors passées par une fonction d'activation, comme la fonction sigmoïde ou la ReLU (Rectified Linear Unit), pour introduire de la nonlinéarité et permettre ainsi au réseau de résoudre des problèmes complexes.
L'entraînement d'un réseau de neurones implique l'utilisation de l'apprentissage supervisé où un ensemble de données étiquetées est utilisé. Le but de l'entraînement est de modifier les poids synaptiques par un processus appelé rétropropagation. La rétropropagation implique les étapes suivantes :
Les réseaux de neurones sont utilisés dans de nombreuses applications modernes telles que :
Les réseaux de neurones jouent un rôle crucial dans l'avancée de l'intelligence artificielle et du machine learning, ouvrant la voie à des technologies innovantes et performances. Ils constituent la base des réseaux neuronaux profonds (Deep Learning) qui sont utilisés dans des applications encore plus avancées.