Le cerveau humain est composé de plusieurs cellules de base qui lui permettent de traiter les informations perçues de sorte d'alimenter correctement le système qui est à l'origine de la pensée, de l'émotion et du mouvement. Le réseau de neurones est un modèle de calcul directement inspiré du modèle humain à des fins scientifiques. C'est grâce au perfectionnement des réseaux de neurones que l'homme parvient à fabriquer des applications capables de reconstruire exactement les pensées humaines. Les poids et les biais utilisés dans la conception d'un réseau de neurones permettent de créer des applications de reconnaissance de voix et d'images, d'apprentissage automatique, de prédiction de séries temporelles ou encore de modélisation de données complexes. Dans ce guide, vous allez trouver l'essentiel à savoir sur le fonctionnement des réseaux de neurones artificiels qui sont indispensables au Deep Learning et à la science des données.
C'est quoi un réseau de neurone ?
- Un réseau de neurone est une méthode d'intelligence artificielle qui permet aux ordinateurs d'assimiler et de traiter les informations telles que le ferait un cerveau humain : un réseau de neurone est un processus de Machine Learning aussi connu sous le nom de Deep Learning qui désigne un système assez complexe de traitement de données visant à reproduire l'apprentissage de la fonction humaine.
- Le Deep Neural Network reprend la structure initiale du cerveau humain : le réseau de neurone est une structure de Machine Learning qui présente deux couches de neurones, comme le cerveau humain. Ces couches vont interagir pour réaliser des tâches plus ou moins complexes.
- Un réseau de neurone est utilisé dans la conception d'applications virtuelles capables de décupler les performances humaines : selon la profondeur du réseau de neurones utilisé, il permet de développer des systèmes complexes capables de résoudre des problèmes d'envergure, tels que l'apprentissage de reconnaissance des visages, l'apprentissage des images ou l'apprentissage des voix. Par extension, cette fonction permet aussi l'apprentissage du traitement des documents écrits avec plus de précision.
Comment faire un réseau de neurones ?
Voici les étapes à suivre pour créer un processus simple de réseau neuronal :
- Collectez et préparez les données principales qui vont aider à la résolution du problème : cette première étape consiste à collecter les données nécessaires dont vous avez besoin pour obtenir la fonction souhaitée (reconnaissance de forme, prédiction météorologique, apprentissage automatique, etc.)
- Définissez l'architecture du réseau de neurones : dans cette étape, vous devez déterminer le nombre exact de couches de neurones nécessaires, le nombre de neurones indispensables par couche, ainsi que la technique que vous allez utiliser pour les connecter. En principe, c'est l'expérience et les besoins spécifiques du problème à résoudre qui façonne l'architecture d'un réseau de neurones ou de la Machine Learning à la sortie.
- Initialisez les poids et les biais pour créer le Deep Learning : ajuster les paramètres de biais et de poids permet d'intégrer les données dans votre réseau de neurones pour l'initialiser à la fonction recherchée.
- Configurez la Propagation Avant ou Forward propagation : une fois que vous avez introduit les données dans votre réseau de neurones, celles-ci s'activent pour les transmettre au travers des poids et des biais afin de créer la fonction attendue.
- Calculez la perte ou Loss computation : cette mesure détermine l'écart entre la sortie produite par le réseau de neurones ainsi créé et celle que vous avez voulu obtenir. C'est une sorte d'évaluation immédiate de la performance de votre réseau.
- Lancez la rétro propagation ou Backpropagation : grâce à cette technique, vous allez pouvoir ajuster de nouveau les paramètres de poids et de biais pour combler la perte et façonner un réseau adapté exactement à la fonction recherchée. Au besoin, reprenez l'opération à partir de l'étape 4 jusqu'à l'étape 6 autant de fois que nécessaire jusqu'à minimiser les pertes et produire une sortie précise.
Par la suite, vous pouvez rajouter autant de données que nécessaires pour perfectionner votre réseau de neurones ou produire une nouvelle fonction ou sortie plus précise.
Quels sont les différents types de réseau de neurones ?
- Les réseaux de neurones à alimentation directe : les réseaux de neurones à alimentation directe sont des réseaux qui se propagent de façon unilatérale, de l'entrée à la sortie, sans créer de boucles de rétroaction. Ils sont meilleurs en termes de prédiction ou de classification.
- Les réseaux de neurones récurrents : les réseaux de neurones récurrents permettent de traiter des données séquentielles comme la reconnaissance vocale ou le langage naturel. Ces réseaux créent des boucles de rétroaction qui facilitent la mémorisation des informations enregistrées et leur utilisation dans les prises de décision.
- Les réseaux convolutifs : les réseaux neuronaux basés sur la convolution sont surtout utilisés pour la reconnaissance de vidéos et d'images.
- Autoencoder Neural Networks : les réseaux de neurones auto-encodeurs permettent de compresser des données, de reconstituer des images et des sons. Ce sont des réseaux à double valeur, l'une pour réduire la dimension de l'entrée et l'autre pour reconstruire cette même entrée à partir de la représentation compressée.
- Les autres types de réseaux de neurones populaires tels que : les réseaux de mémoire à long terme pour traiter des données séquentielles à long terme et les réseaux générateurs adverses pour générer des données artificielles comme les images, les sons et les vidéos.
