Introduction à l'application du réseau neuronal
L'article suivant fournit un aperçu de l'application du réseau neuronal en détail. La première question qui se pose dans notre esprit est ce que l'on entend par réseau de neurones artificiels? Et pourquoi avons-nous besoin d'un réseau de neurones artificiels? Les réseaux de neurones artificiels sont des modèles informatiques basés sur des réseaux de neurones biologiques. Ils facilitent la résolution de problèmes alors que, de manière conventionnelle, nous devons écrire du code long pour des problèmes complexes.
Les réseaux de neurones aident à résoudre les problèmes sans programmation étendue avec les règles et conditions spécifiques au problème. Ce sont des modèles simplifiés utilisés pour de nombreux types de problèmes similaires avec la plupart des calculs mathématiques complexes comme dans les coulisses. Les réseaux de neurones sont beaucoup plus rapides dans la prédiction après avoir été formés que le programme conventionnel.
Les différents types de réseaux neuronaux sont comme le réseau neuronal à convolution, le réseau neuronal à action directe, le réseau neuronal récurrent, le perceptron multicouche, etc. Le modèle de réseau neuronal le plus utilisé est le réseau neuronal à convolution (CNN).
Réseaux de neurones artificiels
Commençons par comprendre d'abord les réseaux de neurones artificiels (ANN). Il existe principalement trois couches dans les réseaux de neurones artificiels.
1. Couche d'entrée: La couche d'entrée est celle qui contient les neurones qui sont responsables des entrées de fonctionnalité. En plus des neurones pour les caractéristiques, il y a également un neurone pour le biais ajouté à la couche d'entrée. Il y a donc au total n + 1 neurones dans la couche d'entrée. Le biais est responsable du transfert de la ligne ou de la courbe depuis l'origine.
2. Calques masqués: les calques masqués sont les calques situés entre les calques d'entrée et de sortie. Le nombre de couches masquées peut varier en fonction de l'application et des besoins. Les réseaux de neurones profonds sont ceux qui contiennent plus d'une couche cachée.
3. Couche de sortie: La couche de sortie contient des neurones responsables de la sortie d'un problème de classification ou de prédiction. Le nombre de neurones qu'il contient est basé sur le nombre de classes de sortie.
Applications des réseaux de neurones
Les réseaux de neurones artificiels sont largement utilisés dans des domaines comme la classification ou l'étiquetage d'images, ou la détection de signal ou la traduction de langues comme nous le trouvons comme Google Translator. Que ce soit la détection d'usurpation en utilisant un signal biométrique ou un type de prévision ou de prédiction, vous pouvez trouver toutes ces choses à couvrir sous l'égide des réseaux de neurones artificiels.
Nous pouvons classer largement les applications dans les domaines suivants:
- Images
- Signaux
- Langue
1. ANN en images
Les réseaux de neurones artificiels sont actuellement largement utilisés dans les images et les vidéos. Nous pouvons trouver les applications des réseaux de neurones depuis le traitement et la classification des images jusqu'à la génération uniforme d'images. L'étiquetage d'images et de vidéos sont également les applications des réseaux de neurones. De nos jours, les réseaux de neurones artificiels sont également largement utilisés en biométrie comme la reconnaissance faciale ou la vérification de signature.
Reconnaissance des caractères: Nous devons avoir trouvé les sites Web ou les applications qui nous demandent de télécharger l'image de nos documents eKYC, non? Tout ce qu'ils font, c'est reconnaître les personnages dans ces images de nos documents eKYC. Il s'agit d'une application largement utilisée du réseau neuronal qui appartient à la catégorie de la reconnaissance des formes. Les images de documents ou la littérature ancienne peuvent être numérisées à l'aide de la reconnaissance de caractères. Ici, les images numérisées de documents sont transmises au modèle et le modèle reconnaît les informations textuelles dans ce document numérisé. Les modèles qui sont généralement utilisés pour cela sont CNN ou d'autres réseaux de neurones multicouches comme le réseau de neurones avec rétropropagation.
Classification ou étiquetage des images: comme c'est agréable de ne pas reconnaître quelque chose et d'utiliser la recherche d'images Google !! C'est exactement ce qu'on appelle la classification des images ou cela étiquette les images qui y sont alimentées.Le réseau neuronal de conversion ou le réseau neuronal Feed Forward avec rétropropagation sont généralement utilisés pour la classification d'images. Il existe également de nombreux autres modèles, mais il faut sélectionner un modèle basé sur l'ensemble de données pour la formation et les fonctionnalités d'intérêt.
L'apprentissage par transfert peut être effectué à l'aide de n'importe quel modèle pré-formé si l'ensemble de données de votre problème est similaire à l'ensemble de données du modèle pré-formé que vous choisissez. Il existe de nombreux modèles de classification d'images pré-formés qui sont formés sur des millions d'images de différentes centaines et milliers de classes. Certains des modèles sont ResNet, GoogLeNet, InceptionV3, VGG16, ImageNet et bien d'autres sont disponibles.
Détection d'objets: La détection d'objets à partir d'images est largement utilisée pour détecter n'importe quel objet et classer l'image en fonction de cela. Il a besoin d'un grand ensemble de données d'apprentissage avec toutes les coordonnées de l'objet d'intérêt clairement spécifiées. Les modèles de détection d'objets largement utilisés sont YOLO (You Only Look Once) et SSD (Single Shot Object Detectors).
Génération d'images: les générations d'images aident à générer de fausses images basées sur les données. La génération de caricatures peut également être considérée comme l'une de ses applications. Les réseaux GAN (Generative Adversarial Networks) sont utilisés pour les modèles de génération d'images. Ils comprennent un générateur d'images et un discriminateur.
2. ANN en signaux
ANN est un système basé sur un réseau neuronal biologique, l'un des types de neurones dans ANN est -
Reconnaissance vocale: le système de reconnaissance vocale convertit les signaux vocaux et les décode en texte ou en une forme de signification. Nous pouvons dire que c'est un exemple direct d'applications dans les assistants virtuels ou les chatbots. Aujourd'hui, la maison intelligente Google, Alexa, Siri, l'assistance Google ou Cortana sont connus de la plupart d'entre nous.
3. ANN en langue
Cela peut être divisé en deux modèles principalement comme -
Classification et catégorisation des textes : la classification des textes est un élément essentiel de la recherche et du filtrage de documents, des recherches sur Internet et de l'identification des langues et de l'analyse des sentiments. Les réseaux de neurones sont activement utilisés pour ce type de tâche.
La reconnaissance d'entités nommées et certaines parties du balisage vocal font partie des applications qui relèvent du domaine du traitement automatique du langage naturel (NLP). Les modèles les plus utilisés sont les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les réseaux de mémoire à long terme (LSTM). Bien que CNN soit également utilisé pour certaines applications.
Génération de langage et synthèse de documents: La génération et la paraphrase de langage naturel et la synthèse de documents sont largement utilisées pour générer les documents et résumer plusieurs documents. Leurs applications peuvent être trouvées dans la génération de rapports textuels à partir de tableaux de données, la rédaction de rapports automatisés, la synthèse de rapports médicaux, la génération d'histoires et de blagues, etc.
Le modèle qui est largement utilisé pour la génération de texte est le modèle de réseau neuronal récurrent (RNN).
Conclusion
Les réseaux de neurones aident à faciliter les problèmes difficiles grâce à une formation approfondie. Ils sont largement utilisés pour la classification, la prédiction, la détection d'objets et la génération d'images ainsi que de texte.
Articles recommandés
Ceci a été un guide pour l'application sur le réseau neuronal. Ici, nous discutons également de l'introduction sur l'application du réseau neuronal. Vous pouvez également consulter les articles suivants pour en savoir plus -
- Classification du réseau neuronal
- Outils d'analyse réseau
- Réseaux de neurones récurrents (RNN)
- Apprentissage automatique vs réseau neuronal