Durée: 12 mois
Rubrique: Responsable ingénierie
Les réseaux de neurones sont au cœur de nombreuses applications d'intelligence artificielle (IA) modernes. Ils sont largement utilisés pour leur capacité à modéliser des relations complexes entre entrées et sorties et à identifier des patterns dans les données. Pour comprendre le fonctionnement des réseaux de neurones, il est essentiel de se plonger dans plusieurs concepts clés.
Un réseau de neurones artificiels est composé de couches de neurones. Généralement, il y a trois types principaux de couches :
Chaque neurone dans une couche reçoit des signaux de la couche précédente, applique une fonction d'activation, et passe le résultat à la couche suivante.
Le terme "propagation avant" fait référence au passage des données d'entrée à travers le réseau jusqu'à la sortie. Voici les étapes principales :
Les fonctions d'activation introduisent nonlinéarités dans le réseau, ce qui permet de modéliser des relations complexes. Les fonctions d'activation communes incluent :
La rétropropagation est l'algorithme utilisé pour ajuster les poids du réseau pendant l'apprentissage. Elle fonctionne en quatre étapes :
En apprenant à ajuster les poids de manière à réduire l'erreur de sortie, le réseau de neurones devient progressivement meilleur dans la prédiction des résultats.
La combinatoire des architectures de réseaux, les fonctions d'activation et les méthodes d'apprentissage telles que la rétropropagation permettent aux réseaux de neurones d'exceller dans des tâches complexes, telles que la reconnaissance d'image, le traitement du langage naturel et la prédiction de séries temporelles.