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, ainsi que 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.
Le réseau de neurones fonctionne de façon similaire. Il apprend à partir d’exemples — il peut s’agir de textes, d’images, de sons, ou de toute donnée que l’on souhaite traiter. Un réseau de neurones, tout comme une personne qui apprend une langue, tente d’identifier des motifs dans ces données.
Il utilise ensuite ces motifs pour réaliser des tâches telles que la classification (déterminer à quelle catégorie appartient un objet), la régression (prédire une valeur numérique comme le prix d’une maison), ou la génération (créer de nouveaux contenus à partir des motifs appris). Ce processus d’entraînement d’un réseau de neurones à l’aide d’exemples est appelé apprentissage supervisé, et il s’agit de la méthode la plus courante pour l’entraîner.
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 revient à lui donner un questionnaire avec les bonnes réponses déjà fournies, ce qui lui permet d'apprendre à partir de ces exemples. Lorsque l'on demande au réseau de faire des prédictions, on lui présente de nouveaux exemples sans les réponses, ce qui signifie que les entrées sont non étiquetées. Le réseau applique alors ce qu'il a appris pour prédire les réponses de manière autonome.
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.
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How does the neural network decide if a drawing is a cat or a dog?
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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, ainsi que 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.
Le réseau de neurones fonctionne de façon similaire. Il apprend à partir d’exemples — il peut s’agir de textes, d’images, de sons, ou de toute donnée que l’on souhaite traiter. Un réseau de neurones, tout comme une personne qui apprend une langue, tente d’identifier des motifs dans ces données.
Il utilise ensuite ces motifs pour réaliser des tâches telles que la classification (déterminer à quelle catégorie appartient un objet), la régression (prédire une valeur numérique comme le prix d’une maison), ou la génération (créer de nouveaux contenus à partir des motifs appris). Ce processus d’entraînement d’un réseau de neurones à l’aide d’exemples est appelé apprentissage supervisé, et il s’agit de la méthode la plus courante pour l’entraîner.
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 revient à lui donner un questionnaire avec les bonnes réponses déjà fournies, ce qui lui permet d'apprendre à partir de ces exemples. Lorsque l'on demande au réseau de faire des prédictions, on lui présente de nouveaux exemples sans les réponses, ce qui signifie que les entrées sont non étiquetées. Le réseau applique alors ce qu'il a appris pour prédire les réponses de manière autonome.
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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