Neural Networks
Les réseaux de neurones sont des modèles informatiques inspirés du cerveau humain utilisés pour reconnaître des patterns et prédire des résultats en machine learning.
De quoi parle-t-on ?
Les réseaux de neurones, ou 'neural networks' en anglais, sont une architecture clé dans le domaine du machine learning et de l'intelligence artificielle. Inspirés par la structure et le fonctionnement du cerveau humain, ces modèles informatiques cherchent à imiter la manière dont les neurones biologiques traitent l'information. L'idée est de créer un réseau de 'neurones' artificiels qui peuvent apprendre à partir de données, identifier des patterns, et prendre des décisions de manière autonome.
Historiquement, le concept de réseau de neurones artificiels a été introduit pour la première fois dans les années 1940, mais c'est avec l'avènement de la puissance de calcul moderne et de grandes quantités de données que leur véritable potentiel a été exploité. Le principe fondamental repose sur la connexion de plusieurs couches de neurones, où chaque neurone reçoit des entrées, applique une fonction de transformation (souvent non linéaire), et transmet une sortie à d'autres neurones de couches suivantes. Cela permet aux réseaux de neurones de modéliser des relations complexes entre les variables d'entrée et de sortie.
En pratique, les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour une variété d'applications, allant de la reconnaissance vocale et de l'image à la prévision financière et au diagnostic médical. Leur capacité à généraliser à partir de données d'entraînement leur confère une flexibilité et une puissance uniques dans le traitement de tâches complexes qui étaient autrefois hors de portée des méthodes algorithmiques classiques.