Le Réseaux de neurones artificiels (Ann) ou Réseaux de neurones artificiels (AANN), sont des systèmes de apprentissage automatique Quoi, Tout comme le cerveau humain, sont composés de Unités neuronales artificielles Interconnecté.
Les ANN sont construits à partir d’un ensemble de données d’entrée, qui sont traitées par Un algorithme d’apprentissage Pour produire un modèle de sortie. Ce modèle peut être appliqué à de nouvelles données d’entrée pour prédire la sortie souhaitée.
Histoire des réseaux neuronaux en informatique
L’histoire des réseaux neuronaux en informatique est relativement courte, Mais l’impact qu’ils ont eu est énorme.. Bien que le concept de réseaux de neurones artificiels remonte à la décennie de 1940, C’était dans les années 1980 quand ils ont commencé à prendre forme. Dans 1986, Le scientifique en intelligence artificielle Geoffrey Hinton et ses collègues ont publié un article qui montré comment les réseaux de neurones artificiels pouvaient être utilisés pour reconnaître des modèles dans les ensembles de données. Cet article est devenu un tournant et le domaine de l’intelligence artificielle a été mis en branle.
Depuis, Les réseaux de neurones ont connu un développement rapide. Ils ont été créés De nouvelles et meilleures façons d’apprendre, et ont été découverts De nouvelles applications pour ces outils puissants. Aujourd’hui, Les réseaux neuronaux sont utilisés dans une grande variété de domaines, de l' Traitement du langage naturel À Reconnaissance d’objets. Et l’impact ne se limite pas au milieu universitaire.: Les réseaux neuronaux changent le monde de la technologie, et le rythme de ce changement Il ne fait qu’accélérer.
Fonctionnement des réseaux neuronaux
Les réseaux de neurones artificiels sont basés sur Un modèle mathématique du fonctionnement des neurones dans le cerveau. Chaque neurone est connecté à d’autres neurones par Liens appelés synapses. La Activité électrique se déplace le long des axones des neurones et Transmet à d’autres neurones par les synapses. Ceci L’activité électrique est ce que nous appelons une influx nerveuse.
Le influx nerveux sont les Comment le cerveau transmet l’information. Neurones recevoir ces impulsions y, selon la quantité de stimulus qu’ils reçoivent, envoyer ou ne pas envoyer un influx nerveux aux neurones auxquels ils sont connectés. De cette façon., Les neurones peuvent communiquer des informations entre eux y, finalement, permettre au cerveau d’effectuer des tâches comme l' Penser et apprendre.
Réseaux de neurones artificiels
Les réseaux de neurones artificiels sont basés sur le Même principe que le fonctionnement des neurones dans le cerveau. Chaque neurone artificiel est connecté à d’autres neurones artificiels par Liens appelés synapses. La Activité électrique Voyagez le long de la Pilotes des neurones et Transmet à d’autres neurones par les synapses. Ceci L’activité électrique est ce que nous appelons une influx nerveuse.
Le influx nerveux sont les Comment les neurones artificiels transmettent l’information. Neurones recevoir ces impulsions y, selon la quantité de stimulus qu’ils reçoivent, envoyer ou ne pas envoyer un influx nerveux aux neurones auxquels ils sont connectés. De cette façon., Les neurones artificiels peuvent communiquer des informations entre eux y, finalement, Autoriser le réseau à effectuer des tâches comme l' Penser et apprendre.
Apprentissage automatique
Le apprentissage automatique C’est un domaine de l’intelligence artificielle qui se concentre sur Comment créer des systèmes qui apprennent des données. Le L’apprentissage automatique peut être divisé en deux grandes catégories: la Apprentissage supervisé et le Apprentissage non supervisé.
Le Apprentissage supervisé est le type d’apprentissage dans lequel Les données balisées sont fournies. Par exemple, Si nous voulons qu’un réseau neuronal apprenne à reconnaître les images de chats, Nous vous fournirons un ensemble d’images étiquetées « chat » ou « pas de chat ». Le Apprentissage non supervisé est le type d’apprentissage dans lequel Aucune donnée étiquetée fournie. Dans ce cas, Le réseau neuronal devra Apprenez par vous-même à reconnaître des modèles dans les données.
Les réseaux de neurones aujourd’hui
Aujourd’hui, Les réseaux neuronaux sont utilisés dans une grande variété de domaines, de l' Traitement du langage naturel À Reconnaissance d’objets. Et l’impact ne se limite pas au milieu universitaire.: Les réseaux neuronaux changent le monde de la technologie, Et le rythme de ce changement ne fait que s’accélérer..
Dans le domaine de la Traitement du langage naturel, Les réseaux neuronaux sont utilisés pour Développer des systèmes de chatbot de plus en plus sophistiqué. Ces systèmes sont de plus en plus utilisés pour Fournir une assistance aux clients d’une entreprise.
Dans le domaine de la Reconnaissance d’objets, Les réseaux neuronaux sont utilisés pour Développer des systèmes de reconnaissance d’images de plus en plus précis. Ces systèmes sont de plus en plus utilisés pour reconnaître des objets dans des images y effectuer des tâches telles que le suivi d’objets.
L’avenir des réseaux de neurones
Bien que le domaine des réseaux neuronaux ait connu un développement rapide ces dernières années, Il y a encore beaucoup à découvrir. Ils sont en cours d’élaboration Nouvelles façons d’apprendre, et sont en cours de découverte De nouvelles applications pour ces outils puissants. L’avenir des réseaux neuronaux est Très prometteur y n’est limité que par l’imagination.
Comment fonctionnent les réseaux de neurones ??
Les réseaux de neurones artificiels sont composés d’un grand nombre de neurones interconnectés. Chaque neurone est Relié à d’autres neurones Par le biais de liens qui transmettent signalisations Y compris.
Comment apprenez-vous un réseau neuronal??
Le Apprentissage d’un réseau neuronal est effectué en ajustant les poids des maillons entre les neurones. Lorsqu’un Modèle d’entrée au réseau, Neurones individuels Activer ou désactiver en fonction de leur poids.
Comment les réseaux de neurones sont-ils utilisés??
Les réseaux de neurones artificiels peuvent être utilisés pour résoudre une grande variété de problèmes d'apprentissage automatique, comme classification, régression, détection d'objets et reconnaissance de formes.
Applications des réseaux neuronaux
Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour résoudre une grande variété de problèmes informatiques. Certaines des applications les plus courantes sont les suivantes:
1. la reconnaissance de formes
Les réseaux de neurones peuvent être formés pour reconnaître des modèles dans des données non structurées, tels que des images ou des signaux audio. Ceci est très utile dans des applications telles que la reconnaissance vocale ou la détection d'objets dans les images..
2. classification des données
Les réseaux de neurones peuvent être formés pour classer les données en catégories. Par exemple, peut être utilisé pour identifier si une image contient un chat ou un chien. Ils peuvent également être utilisés pour détecter si un message texte est un spam ou non.
3. contrôle des robots
Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour contrôler les robots. Par exemple, des robots ont été entraînés à marcher et à s'équilibrer. Ils sont également à l'étude pour pouvoir contrôler des véhicules autonomes.
4. Prédiction de séries chronologiques
Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour prédire le comportement d'une série temporelle, comme le cours d'une action en bourse. Ceci est utile pour prendre des décisions d'investissement.
5. génération de texte
Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour générer du texte à partir d'un ensemble de données. Par exemple, ils ont été formés pour générer des informations à partir des données des marchés financiers. Ils font aussi des recherches pour pouvoir écrire de la poésie.