Découvre la puissance des réseaux neuronaux - la clé des innovations en matière d'IA et de ML, comme la vision par ordinateur, le NLP et les percées en matière d'apprentissage profond.
Les réseaux neuronaux (RN), souvent appelés réseaux neuronaux artificiels (RNA), sont des modèles informatiques inspirés de la structure et du fonctionnement complexes du cerveau humain. Ils constituent la pierre angulaire de l'intelligence artificielle (IA) moderne et de l'apprentissage machine (ML), conçus principalement pour reconnaître des modèles complexes dans les données. Ces réseaux alimentent de nombreux systèmes intelligents avec lesquels nous interagissons quotidiennement, des outils sophistiqués de reconnaissance d'images aux services avancés de traduction linguistique, et sont fondamentaux dans des domaines tels que la vision artificielle (CV) et le traitement du langage naturel (NLP).
Un réseau neuronal se compose de couches de nœuds interconnectés, ou neurones. Ces couches comprennent généralement une couche d'entrée qui reçoit des données brutes (comme les valeurs des pixels d'une image ou les mots d'une phrase), une ou plusieurs couches cachées qui traitent les données par le biais de calculs, et une couche de sortie qui produit le résultat final, comme une étiquette de classification ou une valeur prédite. Chaque connexion entre les neurones porte un "poids", une valeur numérique signifiant l'importance de la connexion dans les calculs du réseau.
Les neurones traitent leurs entrées combinées à l'aide d'une fonction d'activation, comme ReLU ou Sigmoïde, qui détermine le signal de sortie qu'ils transmettent à la couche suivante. Le réseau "apprend" en ajustant ces poids au cours d'un processus de formation, généralement à l'aide d'exemples étiquetés dans un contexte d'apprentissage supervisé. Des algorithmes tels que la descente de gradient et l'algorithme de rétropropagation sont couramment utilisés pour ajuster itérativement les poids afin de minimiser une fonction de perte, qui mesure la différence entre les prédictions du réseau et les valeurs cibles réelles. Une formation de modèle efficace nécessite souvent un réglage minutieux des hyperparamètres et des stratégies décrites dans des guides tels que nos Conseils pour la formation de modèles.
Les modèles employant l'apprentissage profond (DL) sont essentiellement des NN avec plusieurs couches cachées (d'où le terme "profond"). Cette profondeur leur permet d'apprendre des modèles très complexes et des caractéristiques hiérarchiques à partir de grands ensembles de données, ce qui les rend exceptionnellement efficaces pour des tâches telles que la détection d'objets et la segmentation d'instances. Contrairement aux modèles de ML plus simples tels que la régression linéaire ou les machines à vecteurs de support (SVM) qui peuvent nécessiter une ingénierie manuelle des caractéristiques, les NN excellent dans l'extraction automatique de caractéristiques à partir de données brutes et non structurées telles que les images et le texte.
Bien que la structure de base décrite ci-dessus s'applique généralement, il existe plusieurs architectures de NN spécialisées :
Les NN diffèrent considérablement des algorithmes traditionnels tels que les arbres de décision ou les k-voisins les plus proches (KNN), qui fonctionnent selon des principes différents et sont souvent moins adaptés aux données complexes et de haute dimension telles que les images sans prétraitement approfondi.
Les réseaux neuronaux sont incroyablement polyvalents et ont été appliqués dans de nombreux domaines. Voici deux exemples clés :
Vision par ordinateur (VA) : Les NN, en particulier les CNN, sont la force motrice derrière les avancées majeures en CV. Ils sont utilisés pour :
Traitement du langage naturel (NLP) : Les NN, y compris les RNN et les transformateurs, ont révolutionné la façon dont les machines comprennent et génèrent le langage humain. Les applications comprennent :
Le développement et le déploiement des NN sont facilités par divers outils et frameworks d'apprentissage profond puissants :
Comprendre les NN est crucial pour toute personne travaillant dans le domaine de l'IA ou de la ML, car ils constituent la base de nombreuses solutions de pointe dans divers secteurs, de l'IA dans le domaine de la santé à l'IA dans le domaine de l'agriculture.