Qu'est-ce qu'un Réseau de Neurones ?
Introduction
Imaginez que vous souhaitez apprendre à traduire un texte de l’anglais vers l’espagnol. Vous apprenez les langues en mémorisant des mots et des phrases, leurs significations et le contexte dans lequel ils sont utilisés. Grâce à cette expérience, vous serez capable de traduire de nouveaux textes que vous n’avez jamais vus auparavant.
Un autre exemple est la classification des chats et des chiens. De la même manière qu’une personne apprend à les distinguer à partir d’exemples rencontrés dans la vie, un réseau de neurones peut également apprendre à les différencier à partir de tels exemples.
Un réseau de neurones fonctionne de façon similaire — il apprend à partir d’exemples, qui peuvent inclure des textes, des images, des sons ou tout autre type de données qu’il est conçu pour traiter. Tout comme une personne apprend une langue en reconnaissant des motifs, un réseau de neurones identifie des structures et des relations au sein des données.
En utilisant ces motifs, il peut effectuer des tâches telles que la classification (détermination de la catégorie d’un objet), la régression (prédiction de valeurs numériques comme le prix d’une maison), ou la génération (création de nouveaux contenus à partir de motifs appris). Le processus d’entraînement d’un réseau de neurones sur des exemples étiquetés est appelé apprentissage supervisé, qui constitue l’approche d’entraînement la plus courante.
L'entraînement d'un réseau de neurones consiste à lui enseigner à l'aide d'exemples dont les réponses sont déjà connues, appelés exemples étiquetés. Cela s'apparente à donner un questionnaire où les bonnes réponses sont déjà fournies, permettant ainsi au modèle d'apprendre à partir de ces exemples.
Lorsque le réseau doit effectuer des prédictions, il reçoit de nouveaux exemples sans réponses connues — ces entrées sont non étiquetées. Le modèle applique alors ce qu'il a appris lors de l'entraînement pour prédire de manière autonome les résultats corrects.
Exemple de réseau de neurones
Ceci est une démonstration d'un réseau de neurones spécifiquement conçu pour identifier des dessins de chats et de chiens.
Il s'agit d'un problème de classification qui traite une entrée provenant d'une classe initialement inconnue et fournit en sortie la classe identifiée.
Essayez-le pour approfondir votre compréhension.
- LMB (bouton gauche de la souris) - pour dessiner ;
- Shift + LMB - pour effacer.
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Un autre exemple est la classification des chats et des chiens. De la même manière qu’une personne apprend à les distinguer à partir d’exemples rencontrés dans la vie, un réseau de neurones peut également apprendre à les différencier à partir de tels exemples.
Un réseau de neurones fonctionne de façon similaire — il apprend à partir d’exemples, qui peuvent inclure des textes, des images, des sons ou tout autre type de données qu’il est conçu pour traiter. Tout comme une personne apprend une langue en reconnaissant des motifs, un réseau de neurones identifie des structures et des relations au sein des données.
En utilisant ces motifs, il peut effectuer des tâches telles que la classification (détermination de la catégorie d’un objet), la régression (prédiction de valeurs numériques comme le prix d’une maison), ou la génération (création de nouveaux contenus à partir de motifs appris). Le processus d’entraînement d’un réseau de neurones sur des exemples étiquetés est appelé apprentissage supervisé, qui constitue l’approche d’entraînement la plus courante.
L'entraînement d'un réseau de neurones consiste à lui enseigner à l'aide d'exemples dont les réponses sont déjà connues, appelés exemples étiquetés. Cela s'apparente à donner un questionnaire où les bonnes réponses sont déjà fournies, permettant ainsi au modèle d'apprendre à partir de ces exemples.
Lorsque le réseau doit effectuer des prédictions, il reçoit de nouveaux exemples sans réponses connues — ces entrées sont non étiquetées. Le modèle applique alors ce qu'il a appris lors de l'entraînement pour prédire de manière autonome les résultats corrects.
Exemple de réseau de neurones
Ceci est une démonstration d'un réseau de neurones spécifiquement conçu pour identifier des dessins de chats et de chiens.
Il s'agit d'un problème de classification qui traite une entrée provenant d'une classe initialement inconnue et fournit en sortie la classe identifiée.
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