RÉSEAUX NEURONAUX

Qu’est-ce que c’est? Comment ça fonctionne? Comment le former et ce que l’avenir réserve à l’intelligence artificielle.  

Aujourd’hui, l’équipe Alexhost.com va essayer de vous apporter des réponses à toutes ces questions. Nous essaierons d’approfondir et de révéler le sujet, et bien sûr nous ne vous laisserons pas sans attention.

Histoire

L’histoire des réseaux de neurones remonte aux années 1940, lorsqu’un groupe de chercheurs scientifiques a commencé à étudier l’utilisation de réseaux de neurones artificiels pour imiter le traitement de l’information similaire à celui du cerveau humain.

Au cours des décennies suivantes, les progrès de la technologie informatique et une meilleure compréhension des neurosciences ont conduit au développement moderne de modèles de réseaux neuronaux plus sophistiqués.

L’un des premiers développements les plus influents dans ce domaine a été l’algorithme Perceptron développé par Frank Rosenblatt dans les années 1950. Cet algorithme a montré que des réseaux de neurones simples peuvent apprendre à reconnaître des modèles dans les données – c’est aujourd’hui le principe de l’algorithme de fonctionnement des réseaux de neurones.

Cependant, malgré les promesses initiales, le domaine des réseaux de neurones stagne depuis plusieurs décennies en raison d’un manque de développement des machines et de la puissance de calcul, et bien sûr d’un manque de connaissances théoriques. Ce n’est qu’à la fin des années 1980 que ce domaine a connu une résurgence avec le développement de la rétropropagation, un algorithme d’apprentissage puissant permettant d’entraîner des réseaux neuronaux vastes et complexes.

Depuis lors, les réseaux de neurones sont devenus la pierre angulaire de l’intelligence artificielle et ont été utilisés pour un large éventail de tâches, de la reconnaissance d’images et de la parole au traitement du langage naturel.

À ce jour, le développement et la formation de réseaux de neurones sont le domaine de recherche et développement le plus sensationnel et le plus actif, de nouvelles méthodes et architectures sont constamment proposées et testées.

Faisons connaissance avec le réseau de neurones.

Un réseau neuronal est un modèle de perception informatique et d’apprentissage ultérieur basé sur la structure et la fonction des actions du cerveau humain. Ce modèle se compose de « neurones » interconnectés. qui traitent les données entre eux et transmettent des informations supplémentaires.

L’entrée d’un réseau neuronal passe par une série de nœuds interconnectés, chacun effectuant un calcul simple. Ces calculs peuvent être considérés comme des décisions ou des transformations ainsi que comme un apprentissage que subissent les données lors de leur sortie. Les connexions de ces nœuds sont associées à des poids qui déterminent la force de l’influence d’un nœud sur un autre.

La tâche de la formation des réseaux de neurones est de sélectionner des poids qui minimisent autant que possible l’erreur entre les prédictions du réseau et les résultats réels. Ce processus est connu sous le nom de rétropropagation des erreurs, qui utilise la descente de gradient pour ajuster les poids et minimiser l’erreur.

Neurone et synapse, qu’est-ce que c’est et quelle fonction remplit-il ?

• Le neurone est l’élément de base du système nerveux chez tout animal, ainsi que dans les réseaux neuronaux artificiels. Dans le contexte des réseaux de neurones artificiels, un neurone est une unité de traitement de données qui reçoit des entrées d’autres neurones, effectue également des calculs et produit des sorties qui sont ensuite transmises à d’autres neurones similaires pour des calculs ultérieurs, ce processus de réduction des erreurs entre les prédictions du réseau et la réalité. les sorties. résultats.
• Une synapse est ce qui relie deux neurones. Dans le cerveau humain, les synapses transmettent des signaux entre les neurones en libérant des produits chimiques qui se lient aux récepteurs du neurone récepteur. Dans les réseaux de neurones artificiels, l’analalag d’une synapse est une connexion entre des nœuds, représentée par un poids qui détermine la force de la connexion.

Quels sont les types de réseaux de neurones ?

Il existe plusieurs types de réseaux de neurones et chaque type est conçu pour des tâches spécifiques.

Les types de réseaux de neurones les plus couramment utilisés sont :

• Réseaux de neurones à action directe : il s’agit du type de réseau de neurones le plus simple dans lequel les données circulent dans une seule direction, de l’entrée à la sortie.
• Réseaux de neurones convolutifs (CNN) : il s’agit d’un type de réseau de neurones à action directe particulièrement bien adapté aux tâches de reconnaissance d’images. Ils utilisent des couches convolutives pour apprendre automatiquement les fonctionnalités pertinentes.
• Réseaux de neurones récurrents (RNN) : Les connexions de ce réseau de neurones forment une boucle dirigée qui permet de stocker des informations. Le plus couramment utilisé pour la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel.
• Auto-encodeurs : un type de réseau neuronal à action directe utilisé pour l’apprentissage non supervisé. Le processus dans ce type de réseau se produit sous codage partiel des données d’entrée et décodage partiel des données originales, qui sont récupérées à partir de la représentation compressée.
• Generative Adversarial Networks (GAN) : un type de réseau neuronal composé de deux parties : un générateur qui crée de nouveaux échantillons de données et un discriminateur qui évalue les échantillons générés par le générateur et tente également de les distinguer des données réelles. Les GAN sont le plus couramment utilisés pour la synthèse d’images et l’augmentation des données.

Ce sont les types de réseaux neuronaux les plus courants, mais il en existe d’autres, notamment les réseaux de croyances profondes, les machines Boltzmann et les cartes auto-organisées.

Dans quels domaines les réseaux de neurones sont-ils utilisés ?

Réseaux de neurones – peuvent être utilisés pour résoudre un large éventail de problèmes :

• Traitement du langage naturel (NLP) : classification de textes, traduction automatique et analyse des sentiments.
• Systèmes de recommandation : pour fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs, telles que des recommandations de films ou de produits, en fonction de leur comportement passé.
• Détection des anomalies : peut être utilisée pour détecter des valeurs aberrantes ou des anomalies, telles que la détection de fraudes dans les transactions financières.
• Modélisation prédictive : peut être utilisée pour faire des prévisions basées sur des données passées telles que les cours des actions ou les conditions météorologiques.
• Jeux : les réseaux de neurones ont été utilisés pour développer des joueurs IA pour des jeux tels que les échecs, le go et les jeux vidéo.

Ce ne sont là que quelques exemples de la manière dont les réseaux de neurones peuvent être utilisés. La polyvalence de ces modèles signifie qu’ils peuvent être appliqués à un large éventail d’applications et de secteurs, de la finance et de la santé au transport et au marketing.

Portée des réseaux de neurones.

La portée des réseaux de neurones est très large et couvre un vaste éventail d’industries. Les réseaux de neurones sont utilisés pour de telles tâches :

• comme la classification d’images, la détection d’objets et la segmentation d’images
• rédiger et classer des textes,
• reconnaissance vocale et analyse des sentiments
• pour fournir des recommandations personnalisées aux utilisateurs, telles que des films ou des produits, en fonction de leur comportement passé
• pour détecter les valeurs aberrantes ou les anomalies dans un ensemble de données, comme la détection de fraude dans les transactions financières
• faire des prévisions sur la base de données passées telles que les cours des actions ou les conditions météorologiques
• développer des joueurs IA pour des jeux comme les échecs, le go et les jeux vidéo
• pour diagnostiquer les maladies, prédire les résultats pour les patients et analyser les images médicales.
• pour la détection des fraudes, la prévision du cours des actions et l’analyse des données financières.
• pour améliorer la fluidité du trafic, prévoir les accidents et optimiser les itinéraires des véhicules.
• pour analyser le comportement des clients, prédire les ventes et personnaliser la publicité.

Ce ne sont là que quelques exemples des nombreux domaines dans lesquels les réseaux de neurones sont appliqués. La polyvalence de ces modèles signifie qu’ils peuvent être utilisés pour résoudre un large éventail de problèmes et optimiser divers processus dans de nombreuses industries. La portée des réseaux de neurones continue de s’étendre avec le développement de nouvelles applications et les progrès de l’apprentissage automatique.

Quels serveurs sont utilisés pour les réseaux de neurones et pourquoi ?

Les serveurs utilisés pour les réseaux neuronaux sont généralement des systèmes informatiques hautes performances qui fournissent suffisamment de puissance de traitement, de mémoire et de stockage pour pouvoir former et exécuter des réseaux neuronaux vastes et complexes. L’équipe AlexHost.com recommande d’utiliser plusieurs types de serveurs, notamment :

• Unités de traitement graphique pour serveur (GPU) : les GPU sont des accélérateurs matériels spécialisés optimisés pour le calcul parallèle et largement utilisés dans les applications d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Les serveurs GPU offrent des performances de calcul parallèle élevées et peuvent accélérer considérablement le processus de formation de réseaux neuronaux vastes et complexes.
• Serveurs d’unité centrale (CPU) : les serveurs CPU sont des systèmes informatiques à usage général qui fournissent suffisamment de puissance de traitement pour former et exécuter des réseaux de neurones. Bien qu’ils puissent être plus lents que les serveurs GPU, ils sont plus polyvalents et peuvent être utilisés pour un plus large éventail d’applications.
• Tensor Processing Units (TPU) : les TPU sont des accélérateurs matériels spécialisés développés par Google spécifiquement pour les applications d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond. Les TPU offrent des performances de calcul parallèle élevées et sont conçus pour fonctionner de manière transparente avec la plate-forme de cloud computing TensorFlow de Google.
• Plateformes de cloud computing. Les plates-formes de cloud computing telles qu’Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud donnent accès à un large éventail de ressources informatiques qui peuvent être utilisées pour former et exécuter des réseaux de neurones. Les plates-formes de cloud computing peuvent être rentables et évolutives, permettant aux utilisateurs de provisionner et de supprimer rapidement des ressources selon leurs besoins sans investir dans du matériel coûteux.

Le choix du serveur pour les réseaux de neurones dépend de plusieurs facteurs, notamment la taille et la complexité du réseau, la taille des données de formation, ainsi que la vitesse et la précision souhaitées du processus de formation. En règle générale, les serveurs GPU sont préférés pour la formation de réseaux neuronaux vastes et complexes, tandis que les serveurs CPU et les plates-formes de cloud computing sont plus adaptés aux réseaux plus petits et moins complexes ou au déploiement et à l’inférence.

Conclusions

Les réseaux de neurones (intelligence artificielle (IA)) sont un domaine en évolution rapide qui vise à développer des machines intelligentes capables d’effectuer des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine. Ces dernières années, l’intelligence artificielle a fait des progrès significatifs.

L’IA transforme les industries et en crée de nouvelles, et peut apporter d’importants avantages sociaux et économiques.

Cependant, le développement et le déploiement de l’IA soulèvent également d’importantes questions éthiques, juridiques et sociales telles que la vie privée, la responsabilité, la transparence et les préjugés. Veiller à ce que les systèmes d’IA soient conçus et utilisés de manière responsable, et qu’ils soient cohérents avec les valeurs et les objectifs humains, constitue un défi majeur auquel est confrontée la communauté de l’IA.

En outre, le développement de l’IA continuera de dépendre des progrès de l’apprentissage automatique, du Big Data et du calcul haute performance, et nécessitera une collaboration entre les chercheurs, les praticiens, les décideurs politiques et la société dans son ensemble.

P.S.

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