Que sont les réseaux de neurones et leurs fonctions

Que sont les réseaux de neurones ?

Les réseaux de neurones artificiels sont un modèle inspiré du fonctionnement du cerveau humain. Il est formé d'un ensemble de nœuds appelés neurones artificiels qui sont connectés et se transmettent des signaux les uns aux autres. Ces signaux sont transmis depuis l'entrée pour générer une sortie.

À quoi servent les réseaux de neurones ?

L'objectif principal de ce modèle est d'apprendre en se modifiant automatiquement afin qu'il puisse arriver à effectuer des tâches complexes qui ne pourraient pas être faites par la programmation à base de règles classique. De cette façon, vous pouvez automatiser des fonctions qui ne pouvaient initialement être exécutées que par des personnes.

Comment fonctionnent les réseaux de neurones ?

Comme mentionné, le fonctionnement des réseaux ressemble à celui du cerveau humain. Les réseaux reçoivent une série de valeurs d'entrée et chacune de ces entrées atteint un nœud appelé neurone. Les neurones du réseau sont à leur tour regroupés en couches qui forment le réseau de neurones. Chacun des neurones du réseau a un poids, une valeur numérique, qui modifie l'entrée reçue. Les nouvelles valeurs obtenues quittent les neurones et continuent leur chemin à travers le réseau. Cette opération peut être vue schématiquement dans l'image suivante.

Une fois la fin du réseau atteinte, on obtient une sortie qui sera la prédiction calculée par le réseau. Plus le réseau comporte de couches et plus il est complexe, plus elles compliqueront également les fonctions qu'il peut remplir.

Entraînement des réseaux de neurones. Rétropropagation ou rétropropagation

Pour qu'un réseau de neurones remplisse les fonctions souhaitées, il est nécessaire de l'entraîner. L'entraînement d'un réseau de neurones s'effectue en modifiant les poids de ses neurones afin qu'il puisse extraire les résultats souhaités. Pour cela, il s'agit d'entrer des données d'apprentissage dans le réseau, en fonction du résultat obtenu, les poids des neurones sont modifiés en fonction de l'erreur obtenue et en fonction de la contribution de chaque neurone audit résultat. Cette méthode est connue sous le nom de rétropropagation ou rétropropagation. Avec cette méthode, il est possible que le réseau apprenne, en obtenant un modèle capable d'obtenir des résultats très réussis même avec des données très différentes de celles qui ont été utilisées lors de votre formation.

Bien qu'actuellement son utilisation soit devenue populaire, les réseaux de neurones existent depuis les années 1950. Cependant, la faible puissance des équipements de l'époque et l'absence d'algorithmes permettant aux réseaux d'apprendre de manière efficace les ont fait cesser d'être utilisés. Ce fut par la suite, grâce à la création de l'algorithme de rétropropagation, l'utilisation de GPU qui permettent de grandes optimisations pour ce type de calculs et le plus grand nombre de données disponibles pour la formation, lorsque les réseaux de neurones ont refait surface et gagnent en importance dans divers domaines Merci à ces améliorations, l'émergence du Deep Learning a été possible, qui repose sur l'utilisation de réseaux de neurones profonds, c'est-à-dire des réseaux formés d'un grand nombre de couches pour des tâches complexes.

Fonctions des réseaux de neurones

La portée des fonctions des réseaux de neurones est très large, en raison de leur fonctionnement, ils sont capables de se rapprocher de n'importe quelle fonction existante avec une formation suffisante. Les réseaux de neurones sont principalement les modifications pour les tâches de prédiction et de classification. Leur champ d'action est large et très utile aujourd'hui, ils ne seront pas seulement utilisés pour des applications Industrie 4.0 (reconnaissance de pièces et de défauts qui n'ont pas été introduits auparavant par exemple), s'ils ne sont pas utilisés des enfants dans d'autres domaines comme l'économie, dans lequel ils peuvent aider à prédire la variation des prix au fil des ans, ou même en médecine où ils sont utiles pour diagnostiquer divers problèmes de santé.

Les réseaux de neurones sont devenus une pièce maîtresse pour le développement de l'Intelligence Artificielle, c'est l'un des principaux domaines de recherche et celui qui évolue au fil du temps, des solutions à chaque fois plus complexes et performantes.

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