Une première approche des réseaux neuronaux
Module LOGICIELS métiers et dématérialisationLes réseaux neuronaux constituent un modèle de plus en plus utilisé en IA pour traiter des problèmes de reconnaissance d’objet, d’images, de mots, de sentiments, etc. Mais le plus curieux, c’est qu’en général on n’a pas une idée claire de ce dont il s’agit, car on veut absolument les confondre avec des réseaux traditionnels. Qui n’ont rien à voir.
En fait, le réseau neuronal n’est pas un réseau. C’est l’image que l’on veut donner d’une matrice, avec des lignes et des colonnes, chargées de représenter les neurones, les couches cachées, etc. C’est une abstraction…
Nous allons donc revenir dans ce webinaire sur les grandes idées que l’on rencontre dans ces neurones artificiels : la couche d’entrée, les couches cachées, la couche de sortie, les pondérations entre les couches (les poids que l’on modifiera pendant l’apprentissage), les fonctions d’activation, etc.
Le principe, qui n’est pas un objectif, est de "copier" le cerveau humain, avec toutefois une différence de fond : le cerveau humain comporte 100 milliards de neurones alors que le cerveau artificiel culmine à quelques centaines ou milliers, tout au plus.
La difficulté avec les réseaux neuronaux est qu’il s’agit d’objets mathématiques et que l’on a aucune chance d’en percer les secrets, si l’on n’a pas une base minimum en calcul matriciel ou tensoriel.
Mais ne brûlons pas les étapes, pour l’instant il s’agit d’abord de comprendre à quoi on a affaire et il sera bien temps lors de prochains webinaires de s’intéresser aux techniques de propagation et à la mécanique interne et mathématique de cette structure.
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