Un réseau de neurones artificiels est ce que l'on entend le plus souvent par réseau de neurones. Il s'agit d'une série complexe de neurones artificiels interconnectés inspirés de ceux du cerveau humain et utilisés dans l'intelligence artificielle pour traiter l'information, apprendre et faire des prédictions.
Comment fonctionnent les réseaux de neurones ?
Un neurone est la cellule la plus fondamentale du cerveau humain. Un cerveau humain possède plusieurs milliards de neurones, qui interagissent et communiquent entre eux, formant des réseaux de neurones.
Ces neurones reçoivent de nombreuses entrées, de ce que nous voyons et entendons à ce que nous ressentons à tout ce qui se trouve entre les deux, puis envoient des messages à d'autres neurones, qui réagissent à leur tour. Les réseaux de neurones fonctionnels sont ce qui permet aux humains de penser et, plus important encore, d'apprendre.
En tant que méthode permettant de collecter de grandes quantités de données, de les traiter et de faire des prédictions et de prendre des décisions basées sur les données, les réseaux de neurones du cerveau humain sont de loin la force de calcul la plus puissante connue de l'homme.
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Types de réseaux de neurones
Un réseau de neurones est techniquement un terme biologique, tandis qu'un réseau de neurones artificiels est le type de réseau de neurones sur lequel s'appuie l'intelligence artificielle. Bien que le mot lui-même soit le plus souvent utilisé pour désigner le réseau de neurones artificiels, vous verrez souvent les gens se référer aux réseaux de neurones artificiels comme de simples réseaux de neurones.
Naturellement, un réseau de neurones dans le cerveau humain est très différent d'un réseau de neurones construit artificiellement. Pourtant, la façon fondamentale dont ils travaillent pour traiter les informations et faire des prédictions reste la même.
Bien qu'un réseau de neurones artificiels ne soit pas une recréation parfaite d'un réseau 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.
À quoi servent les réseaux de neurones ?
Les humains utilisent des réseaux de neurones biologiques pour traiter l'information, apprendre et faire des prédictions, par exemple pour réfléchir. Les réseaux de neurones artificiels fonctionnent à peu près de la même manière, mais dans une moindre mesure, car les réseaux de neurones artificiels ne peuvent pas encore égaler la complexité et la puissance de ceux que l'on trouve dans le cerveau humain.
Les réseaux de neurones artificiels permettent une intelligence artificielle plus complexe, réaliste et puissante grâce à l'apprentissage en profondeur, qui est le processus d'un réseau de neurones artificiels apprenant et prenant ses propres décisions de manière indépendante.
L'intelligence artificielle de type humain est possible avec un réseau de neurones avancé et suffisamment de données pour former (ou enseigner) le réseau de neurones. L'IA, telle qu'elle apparaît dans les films, n'existe pas encore aujourd'hui, mais si jamais elle existe, l'apprentissage en profondeur via les réseaux de neurones alimentera cette intelligence.
FAQ
Qu'est-ce qu'un réseau de neurones profond ?
Également connu sous le nom d'apprentissage en profondeur, il s'agit d'un sous-domaine de l'apprentissage automatique dans l'IA. traitant d'algorithmes modélisés sur la structure et le fonctionnement du cerveau. Les réseaux de neurones profonds sont conçus pour reconnaître des modèles numériques et les traduire en données du monde réel, telles que des images, du texte ou de l'audio.
Qu'est-ce qu'un réseau de neurones convolutifs ?
Il s'agit d'une classe d'algorithmes neuronaux profonds souvent utilisés pour analyser l'imagerie visuelle. Un réseau neuronal convolutif reçoit une image et extrait des caractéristiques à l'aide de filtres. Il est principalement utilisé pour le traitement, la classification et la segmentation d'images.
Qu'est-ce qu'un réseau neuronal récurrent ?
Il s'agit d'un type de réseau neuronal artificiel généralement utilisé pour la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel. Un réseau neuronal récurrent utilise des données séquentielles ou des données de séries chronologiques pour résoudre des problèmes temporels courants dans la traduction et la reconnaissance vocale.
