Qu’est-ce qu’un réseau de neurones ?
Le réseau de neurones artificiels est le réseau de neurones le plus courant. Il s’agit d’une série complexe de neurones artificiels interconnectés qui imitent ceux du cerveau humain et sont utilisés par l’intelligence artificielle pour traiter l’information, apprendre et faire des prédictions.
Comment fonctionnent les réseaux de neurones ?
Les neurones sont les cellules les plus élémentaires du cerveau humain. Le cerveau humain possède des milliards de neurones qui interagissent et communiquent entre eux pour former des réseaux de neurones.
Ces neurones reçoivent de nombreuses entrées, de ce que nous voyons et entendons à ce que nous ressentons et tout le reste, et envoient des informations à d’autres neurones, qui à leur tour réagissent. Les réseaux de neurones fonctionnels permettent aux humains de penser et, plus important encore, d’apprendre.
En tant que moyen d’acquérir de grandes quantités de données, de les traiter et de faire des prédictions et des décisions basées sur celles-ci, le réseau neuronal du cerveau humain est de loin la puissance de calcul la plus puissante connue de l’homme.
Les réseaux de neurones artificiels s’inspirent de la complexité des réseaux de neurones humains.
Pasica/Getty Images
Types de réseaux de neurones
Le réseau neuronal est techniquement un terme biologique, tandis que le réseau neuronal artificiel est le type de réseau neuronal sur lequel s’appuie l’intelligence artificielle. Bien que le mot lui-même soit le plus souvent utilisé pour désigner les réseaux de neurones artificiels, vous verrez souvent les gens se référer aux réseaux de neurones artificiels comme de simples réseaux de neurones.
Naturellement, les réseaux neuronaux du cerveau humain sont très différents des réseaux neuronaux construits artificiellement. Pourtant, la manière de base dont ils traitent les informations et font des prédictions reste la même.
Bien que les réseaux de neurones artificiels ne soient pas une reproduction parfaite des réseaux de neurones biologiques, les réseaux de neurones artificiels sont basés et modélisés sur les réseaux de neurones du cerveau, précisément en raison de la puissance de calcul de ces réseaux.
A quoi servent les réseaux de neurones ?
Les humains utilisent des réseaux de neurones biologiques pour traiter l’information, apprendre et faire des prédictions, comme la pensée. Les ANN fonctionnent à peu près de la même manière, mais dans une moindre mesure, car les ANN ne sont pas encore comparables à la complexité et aux fonctionnalités du cerveau humain.
Le réseau de neurones artificiels réalise une intelligence artificielle plus complexe, plus réaliste et plus puissante grâce à l’apprentissage en profondeur, qui est le processus d’apprentissage indépendant et de prise de décision autonome du réseau de neurones artificiels.
L’intelligence artificielle de type humain peut être obtenue à l’aide de réseaux de neurones avancés et de suffisamment de données pour les entraîner (ou les enseigner). L’intelligence artificielle, comme celle des films, n’existe pas aujourd’hui, mais si c’est le cas, l’apprentissage en profondeur via les réseaux de neurones alimentera cette intelligence.
FAQ
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Qu’est-ce qu’un réseau de neurones profonds ?
Aussi connu sous le nom d’apprentissage en profondeur, il s’agit d’un sous-domaine de l’apprentissage automatique en intelligence artificielle qui traite des algorithmes qui modélisent la structure et la fonction du cerveau. Les réseaux de neurones profonds sont conçus pour reconnaître des modèles de nombres et les convertir en données du monde réel telles que des images, du texte ou de l’audio.
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Qu’est-ce qu’un réseau de neurones convolutifs ?
Il s’agit d’une classe d’algorithmes neuronaux profonds couramment utilisés pour analyser des images visuelles. Les réseaux de neurones convolutifs prennent des images et utilisent des filtres pour extraire des caractéristiques, principalement pour le traitement, la classification et la segmentation des images.
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Qu’est-ce qu’un réseau de neurones récurrent ?
Il s’agit d’un réseau neuronal artificiel couramment utilisé dans la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel. Les réseaux de neurones récurrents utilisent des données séquentielles ou chronologiques pour résoudre des problèmes temporels courants dans la traduction linguistique et la reconnaissance vocale.
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