Réseau neuronal (NN)

Comprendre les réseaux neuronaux

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, une ou plusieurs couches cachées qui traitent les données et une couche de sortie qui produit le résultat final, tel qu'une classification ou une prédiction. Chaque connexion entre les neurones a un poids qui indique l'importance de la connexion. Les neurones traitent leurs entrées à l'aide d'une fonction d'activation pour déterminer le signal de sortie qu'ils transmettent. Le réseau apprend en ajustant ces poids au cours d'un processus de formation, généralement à l'aide d'algorithmes tels que la descente de gradient et la rétropropagation, afin de minimiser l'erreur entre ses prédictions et les valeurs cibles réelles. Pour obtenir des conseils sur l'efficacité de la formation, consulte nos conseils sur la formation des modèles.

Les modèles employant l'apprentissage profond sont essentiellement des réseaux neuronaux avec de nombreuses 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'images. Contrairement aux modèles ML plus simples qui peuvent nécessiter une ingénierie manuelle des caractéristiques, les réseaux neuronaux excellent dans l'extraction automatique de caractéristiques pertinentes à partir de données non structurées comme les images et le texte.

Applications des réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux sont incroyablement polyvalents et ont été appliqués dans de nombreux domaines. Voici deux exemples clés :

1. Vision par ordinateur: Dans le domaine de la vision par ordinateur (VA), les NN, en particulier les types spécialisés comme les CNN, sont utilisés pour analyser et interpréter les informations visuelles. Des modèles de pointe comme Ultralytics YOLO exploitent les réseaux neuronaux profonds pour la détection d'objets en temps réel, la segmentation d'images et l'estimation de la pose, permettant des applications allant de la conduite autonome à l'analyse d'imagerie médicale. Tu peux former et déployer de tels modèles en utilisant des plateformes comme Ultralytics HUB.
2. Traitement du langage naturel: Les NN sont fondamentaux pour le traitement du langage naturel (NLP), permettant aux machines de comprendre et de générer du langage humain. Les applications comprennent la traduction automatique, l'analyse des sentiments et le développement de chatbots. Des modèles tels que BERT et divers modèles GPT sont basés sur des architectures de réseaux neuronaux sophistiquées, en particulier les transformateurs.

Réseaux neuronaux et concepts similaires

Il est utile de faire la distinction entre les NN et les concepts d'IA apparentés :

• Intelligence artificielle (IA): L'IA est le vaste domaine de la création de machines intelligentes. Les NN sont une technique spécifique utilisée dans le cadre de l'IA pour obtenir des capacités d'apprentissage.
• Apprentissage machine (ML): ML est un sous-ensemble de l'IA axé sur les algorithmes qui apprennent à partir des données. Les NN constituent une classe majeure de modèles ML, particulièrement dominante dans l'apprentissage profond.
• Apprentissage en profondeur (DL): Le DL est un sous-domaine du ML qui utilise spécifiquement des NN avec de nombreuses couches (architectures profondes) pour modéliser des modèles complexes. Tous les modèles d'apprentissage profond sont des réseaux neuronaux, mais tous les réseaux neuronaux ne sont pas profonds.
• Réseaux neuronaux convolutifs (CNN): Les CNN sont un type spécialisé de NN conçu principalement pour traiter les données en forme de grille, telles que les images, ce qui les rend très efficaces pour les tâches de vision par ordinateur.
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN): Les RNN sont conçus pour traiter des données séquentielles, comme du texte ou des séries chronologiques, en ayant des connexions qui forment des cycles, ce qui permet à l'information de persister.
• Transformateurs: Les transformateurs sont une architecture plus récente, reposant fortement sur des mécanismes d'attention, qui sont devenus l'état de l'art pour de nombreuses tâches NLP et sont de plus en plus utilisés dans le domaine de la vision par ordinateur.

En résumé, les réseaux neuronaux sont de puissants modèles inspirés du cerveau qui permettent aux machines d'apprendre des modèles complexes à partir de données. Ils constituent des éléments fondamentaux de l'apprentissage profond et sont à l'origine de progrès dans diverses applications de l'IA, de la compréhension des images avec la vision par ordinateur au traitement du langage dans le cadre du NLP.