Réseau de neurones : tout ce qu’il faut savoir
Temps de lecture : 4 minutes
Publié le 20 juin 2023
Inspirés du fonctionnement du cerveau humain, les réseaux de neurones ont joué un rôle primordial dans l’essor de l’intelligence artificielle et du machine learning. Grâce à leur structure complexe et leur capacité à apprendre à partir de données, ils permettent aux machines de prendre des décisions de manière autonome, offrant ainsi un large éventail d’application prometteuses.
Explorons ensemble le concept du réseau de neurones.
Sommaire :
- Tout savoir sur les réseaux de neurones
- Comment fonctionnent les réseaux de neurones ?
- Quel cas d’utilisation ?
- Un modèle épatant mais pas sans limitations
Tout savoir sur les réseaux de neurones
Un réseau de neurones est un ensemble d’algorithmes qui, en mimant le fonctionnement du cerveau humain, est capable de reconnaître les relations entre de grandes quantités de données. De part leur structure complexe, les réseaux de neurones permettent de gagner en puissance par rapport aux algorithmes traditionnels de machine learning. Aussi, ce modèle informatique est essentiel en Natural Language Processing (NLP). Le NLP traite le langage naturel de manière automatique. Il est à la croisée de la linguistique et de l’IT. En effet, le but est de permettre aux machines de comprendre et d’analyser le langage. Ainsi, elles peuvent ainsi interagir directement avec les humains par la voix.
De plus, dans le domaine de l’apprentissage automatique, Microsoft propose le framework de deep learning open source appelé Microsoft Cognitive Toolkit (CNTK). Ce framework permet de créer et de former des réseaux de neurones profonds de manière efficace, en tirant parti du calcul distribué sur plusieurs machines. Il offre une grande flexibilité et des performances élevées, ce qui en fait un outil populaire pour le développement de modèles d’apprentissage automatique avancés.
Comment fonctionnent les réseaux de neurones ?
Les réseaux de neurones sont composés de plusieurs couches de neurones artificiels interconnectés. Ils sont alimentés par des fonctions d’activation qui les aident à s’activer comme à se désactiver.
Un réseau de neurones comporte trois couches :
- La couche d’entrée
- La couche cachée
- La couche de sortie
Chacune couche effectue une fonction spécifique, et plus le réseau est complexe, plus il y a de couches.
Les neurones reçoivent des informations sous forme d’entrées numériques, combinées avec un biais et un ensemble de poids pour produire une seule sortie. Il faut former un réseau de neurones avec des données d’apprentissage avant de lui fournir une problématique particulière.
Découvrez cette introduction aux réseaux de neurones en graphes par Microsoft Research:
Quel cas d’utilisation ?
Les réseaux de neurones trouvent des applications concrètes dans divers secteurs, tels que la reconnaissance de formes, la classification et l’optimisation. Un exemple est la reconnaissance de l’écriture manuscrite, la reconnaissance faciale ou la reconnaissance vocale.
La médecine
Microsoft lance des projets concrets qui exploitent les capacités des réseaux de neurones. Pour n’en citer qu’un, le projet InnerEye vise à améliorer la précision et l’efficacité du diagnostic médical en utilisant des réseaux de neurones. Il est utile pour l’analyse avancée et automatisée des images médicales. Cette approche permet de détecter et de segmenter automatiquement les tumeurs, les organes ou les structures d’intérêt dans des images médicales, aidant ainsi les médecins à prendre des décisions éclairées.
L’accessibilité
Le projet Seeing AI qui exploite le deep learning pour fournir des capacités de vision artificielle aux personnes malvoyantes ou aveugles. En utilisant des réseaux de neurones, cette application reconnaît et de décrit des objets, des personnes, des couleurs, des textes, et lit des documents à haute voix.
Le machine learning
Microsoft propose la plateforme Azure Machine Learning, qui offre un environnement complet pour la création, le déploiement et la gestion de modèles d’apprentissage automatique, y compris des réseaux de neurones, dans le cloud. Cette solution fournit des services de préparation des données, de formation des modèles ainsi que des outils de suivi et de gestion des expériences de machine learning. Elle permet aux développeurs et aux chercheurs de tirer parti des capacités des réseaux. En effet, elle fournit une infrastructure robuste et conviviale pour leurs projets d’apprentissage automatique.
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Un modèle épatant mais pas sans limitations
Malgré leur puissance, les réseaux de neurones présentent certaines limites :
- Ils nécessitent généralement une grande quantité de données par rapport aux algorithmes traditionnels d’apprentissage automatique.
- Ils sont moins efficaces pour les problèmes qui nécessitent un raisonnement ou une prise de décision.
- Ils sont souvent considérés comme des « boîtes noires », rendant difficile la compréhension de leur fonctionnement interne.
- Ils peuvent être coûteux en termes de puissance de calcul, surtout pour les réseaux les plus profonds et complexes.
Le développement des réseaux de neurones peut être long et complexe. Cependant, des bibliothèques comme Keras simplifient la tâche.
Microsoft Research travaille sur des innovations en intelligence artificielle. Le focus est mis sur de nouvelles architectures et des techniques d’apprentissage en profondeur. En effet, ils visent aussi à améliorer l’efficacité et la précision des modèles. Enfin, ils explorent des applications dans la vision par ordinateur et la reconnaissance vocale.
Ainsi, les réseaux de neurones ont des limites, mais leur capacité à apprendre est précieuse. Ils sont utiles pour prendre des décisions de manière autonome dans de nombreuses applications.
Questions Fréquentes
Qu’est-ce qu’un réseau de neurones ?
Un réseau de neurones est un ensemble d’algorithmes qui imitent le fonctionnement du cerveau humain pour reconnaître les relations entre de grandes quantités de données.
Comment fonctionnent les réseaux de neurones ?
Les réseaux de neurones sont composés de plusieurs couches de neurones artificiels interconnectés. Chaque couche effectue une fonction spécifique, et les neurones reçoivent des informations sous forme d’entrées numériques pour produire une sortie.
Quels sont les cas d’utilisation des réseaux de neurones ?
Les réseaux de neurones sont utilisés dans de nombreux domaines tels que la reconnaissance de l’écriture manuscrite, la reconnaissance faciale, la traduction de texte, la détection de fraude par carte de crédit, le diagnostic médical, etc.
Quelles sont les limitations des réseaux de neurones ?
Les réseaux de neurones nécessitent généralement beaucoup de données, sont moins efficaces pour les problèmes nécessitant un raisonnement ou une prise de décision, et peuvent être coûteux en termes de puissance de calcul.
