Réseaux de neurones artificiels

Qu'est-ce que les réseaux de neurones artificiels ?

Les réseaux de neurones artificiels (ANNs), comme leur nom l'indique, imitent les réseaux de neurones du cerveau humain. Les réseaux de neurones sont composés de couches de nœuds, dans lesquelles existent une couche d'entrée, une couche cachée, une fonction d'activation et une couche de sortie. Chaque nœud peut également être appelé un neurone artificiel. Chacun est composé de données d'entrée, de poids, de biais et de sortie. C'est un système de traitement des données et de génération de sortie qui reproduit le système neuronal pour démêler les relations non linéaires dans un grand ensemble de données. Les données peuvent provenir de voies sensorielles et peuvent être sous forme de texte, d'images ou d'audio.

Le terme réseaux de neurones artificiels, souvent simplement appelé réseaux de neurones, est souvent utilisé de manière synonyme avec l'apprentissage profond. Cependant, techniquement parlant, l'apprentissage profond se réfère à l'entraînement des réseaux de neurones artificiels. Les ANNs sont un sous-ensemble de l'apprentissage automatique (ML), qui est lui-même une branche de l'intelligence artificielle (IA) et de l'informatique qui implique la collecte de grandes quantités de données et l'utilisation d'algorithmes pour aider la machine à apprendre comme le cerveau humain. 

La meilleure façon de comprendre comment fonctionne un ANN est de comprendre comment fonctionne un réseau neuronal naturel à l'intérieur du cerveau et de faire un parallèle entre eux. Les neurones sont le composant fondamental du cerveau humain et sont responsables de l'apprentissage et de la rétention des connaissances et des informations telles que nous les connaissons. Vous pouvez les considérer comme l'unité de traitement dans le cerveau. Ils prennent les données sensorielles comme entrée, les traitent et donnent les données de sortie utilisées par d'autres neurones. L'information est traitée et transmise jusqu'à ce qu'un résultat décisif soit atteint.

Plus la machine "apprend", plus elle devient précise. L'expression "réseaux de neurones artificiels" a été créée en 1943 par Warren McCulloch et Walter Pitts. Les réseaux de neurones artificiels sont un aspect crucial du domaine en pleine croissance de la science des données, où le traitement de vastes ensembles de données permet aux ordinateurs de faire des classifications et des prédictions pour développer des insights commerciaux dans des projets de fouille de données.

Il existe plusieurs catégories de produits sur le site Web de G2 qui utilisent des ANNs, y compris mais sans s'y limiter logiciels d'analyse de texte, plateformes de science des données et d'apprentissage automatique, logiciels d'opérationnalisation de l'IA et de l'apprentissage automatique (MLOps), logiciels de reconnaissance d'image, logiciels de reconnaissance vocale, et logiciels de réseaux de neurones artificiels. En plus des plateformes dédiées spécifiquement aux réseaux de neurones artificiels, de nombreuses solutions intègrent également des réseaux de neurones artificiels dans la fonctionnalité globale de l'outil. Par exemple, les logiciels de transcription médicale convertissent les mots en texte, et les logiciels d'intelligence des talents aident les professionnels des RH à découvrir des candidats potentiels lors du processus de recrutement.

Logiciel Réseaux de neurones artificiels

Logiciel mentionnant réseaux de neurones artificiels comme fonctionnalité ou terme.

Keras

Google Cloud Speech-to-Text

OpenCV

MATLAB

Types de réseaux de neurones artificiels

Il existe de nombreux réseaux de neurones artificiels, certains étant à un stade de recherche rudimentaire, et d'autres étant en direct dans des produits logiciels. Les deux principaux types sont :

• Réseaux de neurones convolutifs (CNNs) : Les CNNs extraient des caractéristiques directement à partir des données, telles que les images, éliminant ainsi le besoin d'extraction manuelle de caractéristiques. L'extraction manuelle de caractéristiques nécessiterait que le data scientist intervienne et détermine les divers composants et aspects des données. Avec cette technologie, le réseau de neurones détermine cela par lui-même. Aucune des caractéristiques n'est pré-entraînée ; au lieu de cela, elles sont apprises par le réseau lorsqu'il s'entraîne sur l'ensemble d'images donné. Cette caractéristique d'extraction automatique de caractéristiques rend les modèles d'apprentissage profond très efficaces pour la classification d'objets et d'autres applications de vision par ordinateur.

• Réseaux de neurones récurrents (RNNs) : Un réseau de neurones récurrent est un réseau de neurones artificiel qui utilise des données séquentielles ou de séries temporelles. Ces algorithmes d'apprentissage profond sont couramment utilisés pour des problèmes ordinaux ou temporels, tels que la traduction de langues, le traitement du langage naturel (NLP), la reconnaissance vocale et la légende d'images.

Avantages des réseaux de neurones artificiels

La croissance explosive des big data a rendu l'IA en général et les réseaux de neurones artificiels en particulier viables. Voici quelques-uns des principaux avantages :

• Permet aux entreprises de rester agiles et de s'adapter aux changements du marché : Les algorithmes de ML permettent un traitement pratiquement illimité des données, ce qui est utile lorsque des décisions commerciales doivent être prises en réponse aux changements et aux prévisions du marché. Un exemple de cela pourrait être de mieux préparer les chaînes d'approvisionnement mondiales lorsque certaines régions géographiques d'activité sont plus impactées par le changement climatique.

• Améliore la logistique et le fonctionnement des entreprises : Cette technologie peut aider les professionnels de la logistique à prédire la demande des consommateurs, évaluer les niveaux de stock et prendre des décisions stratégiques en matière d'inventaire.

• Offre une analyse utilisateur robuste pour le marketing et le ciblage : Les algorithmes peuvent également aider à mesurer le succès des campagnes marketing pour créer des recommandations d'optimisation. De plus, l'analyse de masse des données des consommateurs peut aider à développer des profils cibles plus perspicaces.

• Aide à l'imagerie médicale et au diagnostic : Le domaine de la bioinformatique utilise la science des données et les réseaux de neurones artificiels pour aider à l'imagerie médicale et au diagnostic ainsi qu'à prédire le risque de maladies futures, telles que le cancer.

Réseaux de neurones artificiels vs traitement du langage naturel vs apprentissage automatique vs apprentissage profond

L'apprentissage automatique est parfois utilisé de manière interchangeable avec l'apprentissage profond et est associé aux réseaux de neurones et au traitement du langage naturel. Il est cependant important de souligner les distinctions clés entre ces concepts. 

Comme mentionné ci-dessus, l'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle et de l'informatique. Le traitement du langage naturel est une discipline au sein de l'AM qui se concentre sur l'aide à l'IA pour apprendre le langage naturel des humains, à la fois parlé et écrit. Ce domaine de l'AM est ce qui aide à faire fonctionner les chatbots et les assistants comme Alexa et Siri et est largement basé sur les réseaux de neurones artificiels.

Les réseaux de neurones sont des classes d'algorithmes d'AM modélisés sur le cerveau humain. Avec les réseaux de neurones, l'information se déplace à travers les algorithmes comme des impulsions électriques à travers le cerveau. Enfin, l'apprentissage profond est un réseau de neurones avec de nombreuses couches, et chaque couche détermine le "poids" de chaque lien dans le réseau.