Réseau de neurones

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Un réseau de neurones est un modèle de calcul inspiré du cerveau humain, utilisé pour reconnaître des motifs et prendre des décisions en se basant sur des données.

Imaginez que vous vouliez créer un système qui reconnaisse des images de chats et de chiens. Voici comment un réseau de neurones peut vous aider :

  1. Entrées : Les images de chats et de chiens sont converties en une série de nombres. Chaque pixel de l’image correspond à un nombre représentant la couleur et l’intensité de ce pixel.
  2. Neurones : Ces nombres sont envoyés dans un réseau de neurones artificiels. Chaque neurone est une unité de calcul qui reçoit plusieurs entrées, effectue une opération simple, et produit une sortie. Un réseau peut avoir plusieurs couches de neurones.
  3. Couches : Il y a trois types de couches principales dans un réseau de neurones :
    • Couche d’entrée : Où les données initiales (les pixels de l’image) sont introduites.
    • Couches cachées : Où les calculs se passent. Chaque couche cachée reçoit des informations de la couche précédente, les transforme et les envoie à la couche suivante.
    • Couche de sortie : Où le résultat final est produit. Dans notre cas, il s’agirait de deux neurones représentant « chat » et « chien ».
  4. Apprentissage : Le réseau de neurones est « entraîné » à l’aide de nombreuses images de chats et de chiens. Pendant l’apprentissage, le réseau ajuste les connexions entre les neurones (appelées poids) pour améliorer ses prédictions. Par exemple, si le réseau identifie incorrectement une image de chien comme un chat, il ajuste les poids pour réduire l’erreur.
  5. Prédiction : Une fois entraîné, vous pouvez donner une nouvelle image au réseau, et il pourra dire s’il s’agit d’un chat ou d’un chien en se basant sur ce qu’il a appris.
Exemple concret : Reconnaissance de l’écriture manuscrite

Supposons que vous vouliez créer un système qui reconnaît les chiffres écrits à la main (de 0 à 9).

  • Entrées : Vous numérisez des milliers d’images de chiffres manuscrits.
  • Neurones : Chaque image est convertie en une série de pixels. Les pixels sont les entrées de votre réseau de neurones.
  • Apprentissage : Vous entraînez  le réseau avec ces images. Pour chaque image, vous lui dites quel chiffre est représenté. Le réseau ajuste ses poids pour améliorer ses prédictions.
  • Prédiction : Après l’entraînement, vous pouvez présenter une nouvelle image de chiffre manuscrit, et le réseau prédit quel chiffre c’est avec une certaine précision.

Ainsi, un réseau de neurones peut apprendre à reconnaître des motifs dans les données et à faire des prédictions basées sur ces motifs, de manière similaire à la façon dont notre cerveau traite l’information.

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