Réseaux neuronaux
Les réseaux neuronaux, également connus sous le nom de réseaux neuronaux artificiels (RNA), sont un type de modèle informatique inspiré du fonctionnement du cerveau humain. Ces modèles sont utilisés dans l’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle (IA) pour résoudre un large éventail de tâches, notamment la reconnaissance d’images, l’analyse du langage naturel, la prédiction de données, etc.
Les réseaux neuronaux sont composés d’unités de calcul appelées “neurones artificiels” ou “nœuds” qui sont organisés en couches. Les neurones artificiels d’un réseau neuronal sont reliés entre eux par des poids synaptiques, qui déterminent l’importance des connexions entre les neurones. Chaque neurone calcule une combinaison linéaire de ses entrées pondérées par les poids synaptiques et applique ensuite une fonction d’activation pour produire une sortie.
Les réseaux neuronaux sont formés par un processus appelé “apprentissage”. Au cours de la formation, le réseau neuronal est alimenté par un ensemble de données de formation et les poids synaptiques sont mis à jour de manière itérative afin que le réseau puisse apprendre à effectuer une tâche spécifique, telle que la reconnaissance d’objets dans des images ou la traduction automatique de textes.
