Qu'est-ce qu'un Réseau de Neurones ?
Introduction
Imaginez apprendre à traduire l’anglais en espagnol. Vous mémorisez des mots, des phrases et leur contexte — et bientôt, vous pouvez traduire des phrases que vous n’avez jamais vues auparavant. Un réseau de neurones fonctionne de la même manière : il apprend à partir d’exemples tels que du texte, des images ou de l’audio, et utilise les motifs découverts pour effectuer des prédictions.
Tout comme les humains apprennent à distinguer les chats des chiens en voyant de nombreux exemples, un réseau de neurones apprend à réaliser des tâches telles que la classification, la régression ou la génération en analysant des données étiquetées. Ce processus est appelé apprentissage supervisé, la méthode la plus courante pour entraîner les réseaux de neurones.
Pendant l'entraînement, le réseau voit des exemples avec des réponses connues (étiquettes) et s'ajuste pour leur correspondre. Plus tard, lorsqu'il reçoit de nouvelles entrées non étiquetées, il applique ce qu'il a appris pour effectuer des prédictions de manière autonome.
Exemple de réseau de neurones
Ci-dessous se trouve une démonstration simple d'un réseau de neurones entraîné à reconnaître des dessins de chats et de chiens. Dessinez quelque chose et observez comment le modèle le classe :
- LMB – dessiner
- Shift + LMB – effacer
Merci pour vos commentaires !
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Can you explain how the neural network in this example works?
What is supervised learning and how does it differ from other types of learning?
Can you give more examples of tasks neural networks can perform?
Awesome!
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Imaginez apprendre à traduire l’anglais en espagnol. Vous mémorisez des mots, des phrases et leur contexte — et bientôt, vous pouvez traduire des phrases que vous n’avez jamais vues auparavant. Un réseau de neurones fonctionne de la même manière : il apprend à partir d’exemples tels que du texte, des images ou de l’audio, et utilise les motifs découverts pour effectuer des prédictions.
Tout comme les humains apprennent à distinguer les chats des chiens en voyant de nombreux exemples, un réseau de neurones apprend à réaliser des tâches telles que la classification, la régression ou la génération en analysant des données étiquetées. Ce processus est appelé apprentissage supervisé, la méthode la plus courante pour entraîner les réseaux de neurones.
Pendant l'entraînement, le réseau voit des exemples avec des réponses connues (étiquettes) et s'ajuste pour leur correspondre. Plus tard, lorsqu'il reçoit de nouvelles entrées non étiquetées, il applique ce qu'il a appris pour effectuer des prédictions de manière autonome.
Exemple de réseau de neurones
Ci-dessous se trouve une démonstration simple d'un réseau de neurones entraîné à reconnaître des dessins de chats et de chiens. Dessinez quelque chose et observez comment le modèle le classe :
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