Durée: 12 mois
Rubrique: Ingénieur IA
Les réseaux de neurones artificiels (ANN) sont inspirés du cerveau humain, où des millions de neurones communiquent entre eux pour traiter et interpréter des informations. Un réseau de neurones artificiels est composé de plusieurs couches de neurones : une couche d'entrée, des couches cachées et une couche de sortie.
Chaque neurone dans ces couches calcule une somme pondérée de ses entrées, puis passe cette somme à travers une fonction d'activation pour produire une sortie. Le rôle de cette fonction est de modéliser des comportements non linéaires qui permettent au réseau d'apprendre des relations complexes.
Une fonction d'activation courante est la ReLU (Rectified Linear Unit), définie par : [ \text{ReLU}(x) = \max(0, x) ] Il existe aussi d'autres fonctions comme la sigmoïde ou tangente hyperbolique, chaque fonction ayant ses avantages selon le type de problème à résoudre.
La fonction de perte quantifie les erreurs faites par le réseau. Pour des soucis de classification, une fonction couramment utilisée est la crossentropy loss, définie par : [ L(y, \hat{y}) = \sum{i} yi \log(\hat{y}i) ] où ( y ) est le vecteur des vraies étiquettes et ( \hat{y} ) est le vecteur des prédictions.
Le but de l'optimisation est de minimiser la fonction de perte. L'algorithme de descente de gradient et ses variantes comme Adam sont utilisés pour mettre à jour les poids du réseau. La descente de gradient ajuste les poids dans la direction qui réduit le plus la perte :
[ w = w \eta \frac{\partial L}{\partial w} ]
où ( w ) représente les poids du réseau, ( \eta ) est le taux d'apprentissage et ( \frac{\partial L}{\partial w} ) est le gradient de la perte par rapport aux poids.
Les réseaux de neurones artificiels sont des outils puissants pour modéliser des relations complexes à partir de données brutes. Ils s'appuient sur des concepts mathématiques fondamentaux tels que les fonctions d'activation, les fonctions de perte, et les algorithmes d'optimisation pour apprendre et généraliser à partir de données d'entraînement.