Qu'est-ce que les réseaux de neurones?
Les réseaux de neurones sont modélisés d'après le cerveau humain pour reconnaître les modèles. Ils prennent des ensembles de données et reconnaissent le modèle. Ils aident à regrouper les données non étiquetées sur la base des similitudes, c'est-à-dire qu'ils aident à la classification et au regroupement. Ils peuvent s'adapter aux changements et générer le meilleur résultat possible sans avoir à repenser les critères de sortie.
Définition du réseau neuronal
Le réseau neuronal est un ensemble d'algorithmes calqués sur le fonctionnement du cerveau humain et du système nerveux humain. Un neurone est une fonction mathématique qui prend des entrées, puis les classe selon l'algorithme appliqué. Il se compose d'un calque d'entrée, de plusieurs calques masqués et d'un calque de sortie. Il a des couches de nœuds interconnectés. Chaque nœud est une perception qui alimente le signal dans une fonction d'activation.
Comprendre le réseau neuronal
Les réseaux de neurones sont formés et enseignés exactement comme le cerveau en développement d'un enfant. Ils ne peuvent pas être programmés directement pour une tâche particulière. Ils sont formés de manière à pouvoir s'adapter en fonction de l'entrée changeante. Il existe trois méthodes ou paradigmes d'apprentissage pour enseigner un réseau neuronal.
- Enseignement supervisé
- Apprentissage par renforcement
- Apprentissage non supervisé
Laissez-nous en discuter brièvement,
1. Apprentissage supervisé
Comme son nom l'indique, l'apprentissage supervisé signifie en présence d'un superviseur ou d'un enseignant. Cela signifie qu'un ensemble d'un ensemble de données étiqueté est déjà présent avec la sortie souhaitée, c'est-à-dire l'action optimale à effectuer par le réseau neuronal qui est déjà présente pour certains ensembles de données. La machine reçoit alors de nouveaux ensembles de données pour analyser les ensembles de données d'apprentissage et pour produire la sortie correcte.
Il s'agit d'un système de rétroaction fermé, mais l'environnement n'est pas dans la boucle.
2. Apprentissage par renforcement
En cela, l'apprentissage du mappage entrée-sortie se fait par interaction continue avec l'environnement afin que l'indice scalaire de performance puisse être minimisé. En cela, au lieu d'un enseignant, il y a un critique qui convertit le signal de renforcement primaire, c'est-à-dire l'entrée scalaire reçue de l'environnement en signal de renforcement heuristique (signal de renforcement de qualité supérieure) également une entrée scalaire.
Le but de cet apprentissage est de minimiser le coût de la fonction, c'est-à-dire le coût cumulé attendu des actions prises sur une séquence d'étapes.
3. Apprentissage non supervisé
Comme son nom l'indique, aucun enseignant ou superviseur n'est disponible. En cela, les données ne sont ni étiquetées ni classées et aucune orientation préalable n'est disponible pour le réseau neuronal. En cela, la machine doit regrouper les ensembles de données fournis en fonction des similitudes, des différences et des modèles sans aucune formation préalable.
Travailler avec Neural Network
Le réseau neuronal est un graphe pondéré où les nœuds sont les neurones et les connexions sont représentées par des arêtes avec des poids. Il prend l'entrée du monde extérieur et est désigné par x (n).
Chaque entrée est multipliée par ses poids respectifs, puis ils sont ajoutés. Un biais est ajouté si la somme pondérée est égale à zéro, où le biais a une entrée de 1 avec le poids b. Cette somme pondérée est ensuite transmise à la fonction d'activation. La fonction d'activation limite l'amplitude de la sortie du neurone. Il existe différentes fonctions d'activation comme la fonction seuil, la fonction linéaire par morceaux ou la fonction sigmoïde.
L'architecture du réseau neuronal
Il existe essentiellement trois types d'architecture du réseau neuronal.
- Réseau à action directe à couche unique
- Réseau multicouche à action directe
- Réseau récurrent
1. Réseau Feedforward monocouche
En cela, nous avons une couche d'entrée de nœuds source projetée sur une couche de sortie de neurones. Ce réseau est un réseau à action directe ou acyclique. Il est appelé une seule couche car il ne fait référence qu'aux neurones de calcul de la couche de sortie. Aucun calcul n'est effectué sur la couche d'entrée, il n'est donc pas compté.
2. Réseau multicouche à action directe
Dans ce cas, il existe un ou plusieurs calques masqués, à l'exception des calques d'entrée et de sortie. Les nœuds de cette couche sont appelés neurones cachés ou unités cachées. Le rôle de la couche cachée est d'intervenir entre la sortie et l'entrée externe. Les nœuds de la couche d'entrée fournissent un signal d'entrée aux nœuds de la deuxième couche, c'est-à-dire la couche cachée, et la sortie de la couche cachée agit comme une entrée pour la couche suivante et cela continue pour le reste du réseau.
3. Réseaux récurrents
Un récurrent est presque similaire à un réseau à action directe. La principale différence est qu'il possède au moins une boucle de rétroaction. Il peut y avoir zéro couche ou plus, mais au moins une boucle de rétroaction sera là.
Avantages du réseau neuronal
- Peut travailler avec des informations incomplètes une fois formé.
- Avoir la capacité de tolérance aux pannes.
- Avoir une mémoire distribuée
- Peut faire de l'apprentissage automatique.
- Traitement parallèle.
- Stocke des informations sur un réseau entier
- Peut apprendre des relations non linéaires et complexes.
- Capacité à généraliser, c'est-à-dire à déduire des relations invisibles après avoir appris de certaines relations antérieures.
Compétences requises en réseau neuronal
- Connaissance des mathématiques et des algorithmes appliqués.
- Probabilité et statistiques.
- Informatique distribuée.
- Compétences fondamentales en programmation.
- Modélisation et évaluation des données.
- Génie logiciel et conception de systèmes.
Pourquoi devrions-nous utiliser les réseaux de neurones?
- Il aide à modéliser les relations non linéaires et complexes du monde réel.
- Ils sont utilisés dans la reconnaissance de formes car ils peuvent généraliser.
- Ils ont de nombreuses applications comme le résumé de texte, l'identification de signature, la reconnaissance d'écriture manuscrite et bien d'autres.
- Il peut modéliser des données à forte volatilité.
Portée des réseaux de neurones
Il a une large portée à l'avenir. Les chercheurs travaillent constamment sur de nouvelles technologies basées sur des réseaux de neurones. Tout se transforme en automatisation, ils sont donc très efficaces pour gérer les changements et peuvent s'adapter en conséquence. En raison de l'augmentation des nouvelles technologies, il existe de nombreuses offres d'emploi pour les ingénieurs et les experts en réseaux de neurones. Par conséquent, à l'avenir, les réseaux de neurones s'avéreront également être un important pourvoyeur d'emplois.
Comment cette technologie vous aidera dans la croissance de votre carrière
Il y a une énorme croissance de carrière dans le domaine des réseaux de neurones. Un salaire moyen d'ingénieur réseau neuronal varie de 33 856 $ à 153 240 $ par an environ.
Conclusion
Il y a beaucoup à gagner des réseaux de neurones. Ils peuvent apprendre et s'adapter en fonction de l'environnement changeant. Ils contribuent à d'autres domaines ainsi que dans le domaine de la neurologie et de la psychologie. Par conséquent, il existe une vaste étendue de réseaux de neurones à l'heure actuelle ainsi qu'à l'avenir.
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