Applications des réseaux neuronaux : Exemples réels que tu devrais connaître. 

Les réseaux neuronaux artificiels sont en partie composés de neurones réels communément appelés unités. Ces unités peuvent être regroupées en couches qui constituent l'ensemble de la formation du réseau.

Chaque couche peut comporter de quelques unités à des millions. Cela dépend du niveau de complexité que le réseau neuronal doit posséder pour trouver des modèles dans les données.

Les réseaux neuronaux expliqués 

Dans un réseau neuronal artificiel, il y a généralement trois types de couches. Il s'agit d'une couche d'entrée, d'une couche de sortie et de couches intermédiaires ou cachées. La couche d'entrée reçoit les données du monde extérieur dont le réseau a besoin pour l'analyse.

Ces données passent ensuite par une ou plusieurs couches cachées. Elle transforme l'entrée en informations utiles pour la couche de sortie. 

Enfin, la couche de sortie donne une réponse en fonction des données d'entrée qu'elle a reçues.

Dans la plupart des réseaux neuronaux, les unités d'une couche sont connectées aux unités de la couche suivante. Chacune de ces connexions a des poids qui décident de l'influence d'une unité sur une autre. Le réseau neuronal en apprend davantage sur les données au fur et à mesure que celles-ci passent d'une unité à l'autre. Ce processus d'apprentissage aboutit à une sortie finale de la couche de sortie.

Aperçu du fonctionnement des réseaux neuronaux artificiels

Il est basé sur les neurones humains qui fonctionnent dans le cerveau. Il est intéressant de les appeler réseaux neuronaux ou neural networks. Le premier niveau d'un réseau neuronal artificiel est le niveau d'entrée. Dans ce cas, il reçoit des informations de la source extérieure et les transmet à la deuxième couche appelée couche cachée.

Chaque neurone reçoit des informations des neurones de la couche précédente. Il calcule ensuite une somme pondérée et transmet cette information aux neurones de la couche suivante dans la couche cachée. Ces neurones sont connectés de manière à ce que des poids leur soient attachés. Cela permet de s'assurer que chaque élément a un impact unique sur le neurone connecté.

Comment les réseaux neuronaux apprennent-ils ?

Les réseaux neuronaux sont appris à partir de l'ensemble d'apprentissage. Par exemple, si l'objectif est d'apprendre à un réseau neuronal à reconnaître les chats, on introduit dans le réseau plusieurs milliers de photos de chats différentes. Cela permet au réseau d'apprendre à quoi ressemble un chat.

Tu dois tester s'il peut les identifier correctement une fois que le réseau a vu suffisamment d'images de chats. Pour ce faire, tu lui donnes de nouvelles images et tu lui demandes de décider si chacune d'entre elles est un chat ou non. Un humain vérifie ensuite ses réponses pour confirmer qu'elles sont correctes.

Un processus appelé rétropropagation est utilisé pour améliorer son apprentissage si le réseau fait des erreurs. Il s'agit d'ajuster les poids des connexions entre les unités en fonction du nombre d'erreurs qu'il a commises. Ce processus se poursuit jusqu'à ce que le réseau neuronal puisse identifier correctement les images de chats avec très peu d'erreurs.

Types de réseaux neuronaux 

Nous avons répertorié ici les différents types de réseaux neuronaux pour que tu les connaisses :

1. Réseaux neuronaux progressifs 

Les FNN sont les réseaux neuronaux artificiels les plus simples. Ils sont souvent utilisés pour des tâches telles que la classification des données et les prédictions. Ces réseaux sont bons pour repérer des modèles dans les données et sont assez faciles à former.

Les FNN sont composés de plusieurs couches. Chaque couche traite les données d'entrée d'une manière spécifique avant de les envoyer à la couche suivante.

2. Réseaux neuronaux récurrents

Les RNN sont excellents pour reconnaître les modèles qui se produisent au fil du temps. Ils sont couramment utilisés pour des tâches telles que la reconnaissance vocale et la traduction des langues.

Les RNN ont une boucle de rétroaction qui permet aux informations de circuler entre les différentes couches du réseau. Cette capacité leur permet d'apprendre des événements passés et de s'en souvenir. Elle est utile pour des tâches telles que la compréhension des mots parlés ou la traduction de phrases.

3. Réseaux neuronaux convolutionnels 

Les CNN sont spécialement conçus pour reconnaître des images et sont très doués pour repérer des modèles complexes. Ils fonctionnent comme des réseaux neuronaux ordinaires. Cependant, ils possèdent une couche unique appelée couche convolutive qui traite les images à l'aide d'opérations mathématiques spécifiques.

Cette caractéristique permet aux CNN d'apprendre les différents détails des images à différents niveaux. Les CNN sont utilisés dans des tâches telles que le traitement de la parole et de l'image. Ils sont donc particulièrement utiles dans des domaines tels que la vision par ordinateur.

Principales caractéristiques des réseaux neuronaux 

Les réseaux neuronaux ont des caractéristiques puissantes qui les aident à résoudre les problèmes, un peu comme le font les humains, en particulier lorsqu'ils travaillent avec de grandes quantités de données :

1. Apprentissage adaptatif: Les réseaux neuronaux peuvent apprendre et comprendre des relations complexes, en se basant sur ce qu'ils savent déjà. Par exemple, les logiciels peuvent utiliser l'apprentissage adaptatif pour aider à enseigner des matières comme les mathématiques et les langues.
2. Auto-organisation: Ils peuvent trier et classer de grandes quantités de données. Ils sont donc parfaits pour gérer des tâches visuelles compliquées, comme l'analyse d'images médicales.
3. Fonctionnement en temps réel: Parfois, les réseaux neuronaux peuvent donner des réponses tout de suite. C'est utile dans des situations comme les voitures auto-conduites et la navigation des drones.
4. Prédiction: Les réseaux neuronaux peuvent faire des prédictions basées sur des modèles de données. Ils peuvent être appliqués à des choses telles que les prévisions météorologiques et les modèles de circulation.
5. Tolérance aux pannes: Si des parties d'un réseau neuronal sont endommagées ou manquantes, il peut toujours fonctionner en comblant les lacunes. Ceci est particulièrement important dans des domaines tels que l'exploration spatiale, où les appareils électroniques peuvent tomber en panne.

Applications courantes des réseaux neuronaux que tu dois connaître. 

Le réseau neuronal a de nombreuses applications pratiques. Il est maintenant temps de donner un aperçu de leur fréquence dans notre vie et de la façon dont ils sont utilisés par les gens.

Analyse prédictive

L'une des applications les plus courantes des réseaux neuronaux concerne les modèles de prédiction. Ces réseaux peuvent aider à prédire des événements futurs, comme la probabilité qu'une personne ne rembourse pas un prêt ou le nombre de produits qui seront vendus dans les mois à venir.

Ces informations peuvent aider les entreprises à prendre des décisions.

Par exemple, pour savoir s'il faut approuver un prêt pour quelqu'un ou quelle quantité de stock commander. Ils peuvent également être utilisés pour prédire les résultats de matchs sportifs ou d'élections.

Imagerie médicale

Les professionnels utilisent les réseaux neuronaux pour aider à lire les images médicales comme les radiographies et les IRM dans le domaine de la santé. Ces systèmes d'IA peuvent analyser les images beaucoup plus rapidement qu'un humain. Ils peuvent également travailler 24 heures sur 24 sans se fatiguer ni avoir besoin de pauses.

Voitures auto-conduites

Les réseaux neuronaux aident également à alimenter les voitures auto-conduites. Pendant qu'elles conduisent, ces voitures doivent suivre de près de nombreuses choses différentes qui se produisent en même temps, souvent de manière imprévisible. L'IA de ces voitures doit prendre des décisions rapides en fonction des données qu'elle recueille. Les réseaux neuronaux permettent la réflexion complexe nécessaire pour qu'une voiture autopilotée puisse naviguer en toute sécurité.

Défense

Chaque pays a besoin d'une équipe de défense solide pour se protéger. Les pays avancés peuvent utiliser les réseaux neuronaux pour accéder aux données militaires et les analyser. Cela permet d'améliorer leurs systèmes de défense. Les pays utilisent ces technologies pour améliorer leurs stratégies de défense.

Les réseaux neuronaux jouent un rôle important dans la défense en aidant à des tâches telles que la localisation d'objets. Ils aident également à analyser les attaques et à gérer la logistique. Ils sont également utilisés pour contrôler les drones et surveiller les mers. Ils peuvent même superviser les patrouilles aériennes. Tous ces éléments contribuent à créer des systèmes de défense efficaces.

Traitement du langage naturel

Cela aide les ordinateurs à comprendre et à répondre aux textes écrits. Elle est utilisée dans les chatbots et les assistants virtuels. C'est notamment le cas dans le secteur bancaire, pour aider les clients. Le NLP peut également trier, analyser et résumer des informations. En outre, il permet aux ordinateurs de créer de nouveaux textes en utilisant de grands modèles de langage qui ont été formés sur de nombreuses données. 

Reconnaissance vocale

La technologie de reconnaissance vocale permet aux machines de comprendre les mots prononcés, d'identifier la langue et même de saisir le ton de l'interlocuteur. Cette technologie aide à transcrire les conversations, à créer des sous-titres automatiques et à trier les demandes téléphoniques des clients en fonction du service dont ils ont besoin.

Prédiction du marché boursier

Les réseaux neuronaux sont utilisés pour prévoir le cours des actions et aider à faire des choix d'investissement. Cette tâche peut être difficile pour les méthodes traditionnelles, mais les réseaux neuronaux peuvent apprendre et s'adapter, ce qui les rend tout à fait adaptés à ce travail.

Au fil du temps, il a été démontré que les réseaux neuronaux peuvent prédire avec succès les cours de la bourse. Au fur et à mesure que ces réseaux s'améliorent, on peut s'attendre à ce qu'ils soient de plus en plus utilisés pour les prédictions boursières.

Optimisation de la chaîne d'approvisionnement

Une application importante des réseaux neuronaux artificiels consiste à prévoir la consommation d'un produit dans la chaîne d'approvisionnement. Cela aide les entreprises à commander la bonne quantité de stocks.

Les entreprises peuvent ainsi économiser de l'argent et travailler plus efficacement. Les réseaux neuronaux y parviennent en reconnaissant des modèles dans le comportement des clients.

Assistants virtuels à commande vocale

Les assistants virtuels à commande vocale utilisent la reconnaissance vocale qui est basée sur des réseaux neuronaux. Ainsi, l'appareil peut reconnaître ta parole et réagir en conséquence.

Ces réseaux avancés peuvent même capter le ton et le contexte de tes paroles. La conversation semble ainsi plus naturelle.

Réflexions finales 

Les réseaux neuronaux ont de nombreuses utilisations. Celles-ci vont de la reconnaissance des visages à la prévision du temps. Ils fonctionnent comme des couches connectées, à l'instar du fonctionnement du cerveau humain. Ils peuvent traiter un grand nombre de tâches en utilisant seulement quelques entrées simples. Les algorithmes des réseaux neuronaux ont facilité l'évaluation des données et amélioré les algorithmes traditionnels.