Qu'est-ce qu'un réseau de neurones artificiels ?

Nous comptons sur les ordinateurs pour effectuer des tâches à un rythme exponentiellement plus rapide que la majorité des humains ne peuvent accomplir. Qu'il s'agisse de calculer les nombres dans une longue séquence mathématique ou de compiler une vaste base de données, un ordinateur aura toujours l'avantage. Cependant, le cerveau humain est remarquable, nous pouvons comprendre des idées abstraites, formuler des décisions relativement judicieuses et créer de nouveaux concepts grâce à l'imagination. Cependant, nous ne conserverons peut-être pas longtemps cet avantage unique.

Librement modélisés à partir de la structure de notre cerveau, les développeurs ont conçu un réseau interconnecté basé sur l'intelligence artificielle : les réseaux de neurones artificiels. Un réseau d'intelligence artificielle est un outil puissant conçu pour apprendre et raisonner, façonnant radicalement notre avenir.

Dans cet article, nous allons expliquer ce qu'est un réseau de neurones artificiels (avec des exemples et des cas d'utilisation) et comment les entreprises utilisent la technologie des réseaux de neurones pour se développer.

Alors, qu'est-ce qu'un RNA ?

Un RNA (réseau de neurones artificiels) est un système interconnecté, similaire à nos réseaux de neurones biologiques. Les similitudes entre un réseau de neurones artificiels et un cerveau animal sont qu'un RNA est constitué de nœuds, qui agissent comme des neurones artificiels, et de connexions, qui agissent comme des synapses.

Le réseau de neurones artificiels expliqué

Les signaux sont envoyés via ces connexions, où les données sont pondérées et envoyées aux nœuds adjacents. Les données sont analysées à l'aide d'une fonction non linéaire au niveau de ces nœuds. Le poids est ensuite ajusté en fonction de ce que le nœud « a appris ». Ces neurones sont agrégés en différentes couches avec leurs propres fonctions de transformation sur les données qu'ils reçoivent. Au fur et à mesure que l'information circule à travers chaque neurone et que son poids est ajusté, si la somme du nouveau poids dépasse un seuil prédéfini, elle sera ensuite transmise au nœud suivant jusqu'à ce qu'elle atteigne la couche de sortie. 

Le processus d'apprentissage d'un réseau de neurones artificiels fonctionne de la même manière que l'apprentissage humain. Un RNA apprend comme nous le faisons au fur et à mesure des retours de notre environnement pour savoir si une action a réussi ou non. Pour un RNA, le processus est appelé rétropropagation. Dans sa forme la plus simple, la rétropropagation est la comparaison entre le résultat délivré par un RNA et le résultat optimal attendu. Les deux références montreront la différence et le système prendra les mesures appropriées en parcourant les couches pour voir où il peut réduire l'écart. Finalement, après avoir traversé ce processus d'apprentissage, un réseau de neurones artificiels produira systématiquement le résultat souhaité sans aucune différence entre le résultat fourni et le résultat optimal.

Types de réseaux de neurones artificiels

Il existe différents types de réseaux de neurones artificiels, chacun unique dans sa conception et son objectif. 

Réseaux de neurones à anticipation
Un réseau de neurones à anticipation est la version la plus simple d'un réseau de neurones artificiels. Ce réseau de neurones envoie des signaux dans une direction via les couches. Les informations sont envoyées directement de l'apport au résultat. Bien que ces systèmes n'utilisent pas la rétropropagation, ils peuvent fonctionner exceptionnellement bien avec des données bruyantes.

Réseau de neurones récurrent
Un réseau de neurones récurrent est un type plus courant de réseau de neurones artificiels, en ce sens que les informations peuvent voyager à travers les couches dans plusieurs directions. La complexité accrue du système peut acquérir et apprendre des données plus rapidement qu'un réseau à anticipation, car chaque neurone agit comme une cellule mémoire, conservant une partie des données pour le prochain accès.

Autres réseaux de neurones
Il existe d'autres types de réseaux de neurones tels que les réseaux de neurones modulaires, les réseaux de neurones auto-organisés de Kohonen, les réseaux de neurones convolutifs, etc., chacun remplissant une fonction spécifique. Décider quel réseau de neurones artificiels est le bon pour votre entreprise dépend de la tâche qui devra être effectuée.

Pourquoi les réseaux de neurones artificiels sont-ils importants

Alors, à quoi servent les réseaux de neurones artificiels ?

Par exemple, presque tous les secteurs du secetur de la localisation trouvent de nouvelles façons d'adopter des réseaux de neurones artificiels dans leurs flux de travail. Qu'il s'agisse d'une entreprise qui a besoin de localiser son contenu pour différentes régions du monde ou de maintenir une disponibilité 24 heures sur 24 pour interagir avec ses clients via des chatbots, les réseaux de neurones artificiels résolvent le problème. Grâce à ces plateformes, ce qui nécessiterait généralement des centaines d'heures de travail, peut être réalisé en succession rapide et à une fraction du coût.

Voici quelques-unes des utilisations les plus courantes des RNA :

• Détection de courrier indésirable
• Méthodes d'évaluation du crédit
• Recommandations de produit personnalisées
• Traduction automatique
• Contrôle du véhicule
• Reconnaissance des modèles
• Reconnaissance de séquences

Les applications des réseaux de neurones artificiels ne cessent de croître et la liste des cas d'utilisation courants ne fera que s'allonger dans les années à venir.

En fin de compte, les RNA et l'IA refaçonnent notre avenir. En tant que tels, ce sont des services que toute entreprise peut exploiter pour offrir à ses clients la meilleure expérience possible. Si vous souhaitez atteindre un public mondial, vous devez vous demander si un réseau de neurones artificiels peut vous être bénéfique.

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