Introduction aux réseaux de neurones [+ 5 Learning Resources]

Exploration des réseaux neuronaux : Fonctionnement, Types et Applications

Les réseaux neuronaux ont été conçus pour imiter les connexions complexes des neurones du système nerveux humain. L'objectif était de reproduire l'efficacité du système nerveux biologique dans le traitement et la transmission des signaux, afin de créer une forme d'intelligence artificielle pour les machines.

Cette ambition a mené au développement de réseaux neuronaux artificiels, capables de manipuler et de transférer des données à la manière d'un groupe de neurones au sein du cerveau humain. Cette innovation a considérablement amélioré la capacité des machines à apprendre et à réagir de façon intelligente, donnant naissance à la technologie des réseaux neuronaux.

Dans cet article, nous allons explorer les réseaux neuronaux, en examinant leur fonctionnement, leurs avantages et d'autres aspects essentiels.

Plongeons-nous dans le vif du sujet !

Qu'est-ce qu'un réseau neuronal ?

Source de l'image : Tibco.com

Les réseaux neuronaux, également appelés réseaux neuronaux artificiels (RNA), sont une composante de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML). Ils sont conçus pour permettre aux machines et aux ordinateurs de traiter l'information à l'instar du cerveau biologique. Ces réseaux possèdent un système d'adaptation qui leur permet d'apprendre à partir de leurs interactions antérieures et de s'améliorer continuellement.

Les réseaux neuronaux sont un sous-ensemble de l'apprentissage automatique et leur fonctionnement repose sur des algorithmes d'apprentissage profond. Leur nom s'inspire du réseau complexe de neurones du cerveau humain et de la manière dont ces neurones communiquent entre eux.

Un réseau neuronal utilise ses données d'entraînement comme intrants pour stimuler son apprentissage et optimiser ses performances. Il offre un apprentissage continu à partir des données passées avec une précision accrue, ce qui en fait un outil puissant et très actuel.

L'histoire des réseaux neuronaux remonte à l'aube de l'informatique. Le premier réseau neuronal a été conceptualisé par Warren McCulloch comme un système de circuits capable de simuler le fonctionnement du cerveau humain.

En 1958, Frank Rosenblatt a développé le premier perceptron artificiel. En 1982, John Hopfield a publié un article sur les "réseaux neuronaux récurrents". Les réseaux neuronaux ont été largement utilisés dès 1988 dans l'étude des protéines.

Cette technologie a été appliquée pour prédire les formes tridimensionnelles des protéines. En 1992, un algorithme de reconnaissance d'objets 3D a été mis au point.

Aujourd'hui, les réseaux neuronaux ont atteint un niveau de sophistication très élevé. Ils sont employés dans de nombreux secteurs, allant de la santé, l'aérospatiale et la défense à la cybersécurité, au marketing et aux prévisions météorologiques.

Comment fonctionnent les réseaux neuronaux ?

Comme mentionné précédemment, le développement des réseaux neuronaux s'inspire de l'architecture neuronale du cerveau humain. Les neurones du cerveau humain peuvent former un réseau complexe et fortement interconnecté, à travers lequel les signaux sont transmis et les informations traitées. Cette fonction des neurones est reproduite par les réseaux neuronaux.

Le mode de fonctionnement de base des réseaux neuronaux consiste à interconnecter de multiples couches de neurones au sein du réseau. Chaque neurone est relié à un autre via un nœud.

Il peut recevoir une entrée de la couche précédente et envoyer une sortie, laquelle est transmise à la couche suivante. Ce processus se répète jusqu'à ce qu'une décision ou une prédiction soit effectuée par la couche finale.

Le fonctionnement d'un réseau neuronal peut être mieux compris en examinant les mécanismes de chaque couche du réseau à travers laquelle les données transitent et sont traitées. Dans une structure basique, on retrouve trois couches : l'entrée, les couches cachées et la sortie.

Couche d'entrée

Cette couche du réseau neuronal est chargée de collecter les données provenant du monde extérieur. Après la collecte, elle les traite, analyse le contenu et ajoute une catégorie pour faciliter leur identification. Elle transmet ensuite les données à la couche suivante.

Couche cachée

Les données de la couche cachée proviennent de la couche d'entrée et d'autres couches cachées. Un réseau neuronal peut posséder un grand nombre de couches cachées. Chacune de ces couches peut analyser une entrée transmise depuis une couche précédente. L'entrée est ensuite traitée et retransmise.

Couche de sortie

Les données transmises depuis la dernière couche cachée arrivent à la couche de sortie. Cette couche affiche le résultat final du traitement des données qui a eu lieu dans les couches précédentes du réseau neuronal. La couche de sortie peut posséder un ou plusieurs nœuds en fonction de l'entrée.

Par exemple, lors du traitement de données binaires (1/0, Oui/Non), un seul nœud de sortie sera utilisé. Toutefois, lors du traitement de données multicatégorielles, plusieurs nœuds seront employés.

La couche cachée constitue essentiellement le réseau d'apprentissage profond des interconnexions entre plusieurs nœuds. La connexion d'un nœud est représentée par un nombre appelé "poids". Ce poids indique l'influence d'un nœud sur les autres. Une valeur positive signale la capacité à activer un autre nœud, tandis qu'une valeur négative signale la capacité à le supprimer.

Types de réseaux neuronaux

Différents types de réseaux neuronaux, chacun doté d'une architecture spécifique, sont appliqués en fonction des usages et des données. Voici quelques types de réseaux neuronaux :

#1. Réseau à propagation avant

Ce type de réseau neuronal comporte plusieurs couches et neurones cachés interconnectés. Ici, l'information circule uniquement dans le sens direct sans rétropropagation, d'où son nom de "feedforward". Un plus grand nombre de couches permet de mieux personnaliser le poids, ce qui favorise l'apprentissage.

#2. Perceptron

Il s'agit de la forme la plus élémentaire de réseau, constituée d'un seul neurone. Ce neurone applique une fonction d'activation à l'entrée pour générer une sortie binaire. Il additionne la valeur de l'entrée et le poids du nœud et transmet la somme à la fonction d'activation pour créer la sortie. Les couches cachées sont absentes de ce type de réseau.

#3. Perceptron multicouche

Ce type de réseau neuronal permet une rétropropagation qui n'est pas possible dans le système à propagation avant. Il intègre plusieurs couches cachées et des fonctions d'activation qui permettent un flux de données bidirectionnel. Les entrées sont propagées vers l'avant tandis que les mises à jour de poids sont propagées vers l'arrière. La fonction d'activation peut être modifiée en fonction de la cible.

#4. Réseau à base radiale

Cette catégorie de réseau utilise une couche de neurones à fonction de base radiale (RBF) entre les couches d'entrée et de sortie. Ces neurones sont capables de mémoriser les classes des différentes données d'entraînement, utilisant ainsi une méthode différente pour prédire les cibles. Le neurone compare les distances euclidiennes aux classes stockées à partir de la valeur caractéristique de l'entrée.

#5. Réseau convolutionnel

Ce réseau neuronal contient plusieurs couches de convolutions qui identifient des caractéristiques importantes à partir d'entrées telles que des images. Les premières couches se concentrent sur les détails de bas niveau, tandis que les couches suivantes se concentrent sur les détails de haut niveau. Ce réseau utilise une matrice ou un filtre personnalisé pour générer des cartes.

#6. Réseau récurrent

Ce réseau est utilisé lorsqu'il est nécessaire d'obtenir des prédictions à partir d'une séquence de données. Il peut prendre en compte des entrées temporelles de la dernière prédiction. Ces entrées sont enregistrées dans la cellule de données RNN, qui sert de deuxième entrée pour la prédiction.

#7. Réseau de mémoire à court terme

Dans ce type de réseau neuronal, une cellule de mémoire spéciale supplémentaire est utilisée pour enregistrer les informations pendant une période prolongée et résoudre le problème de la disparition des gradients. Des portes logiques sont utilisées pour identifier les sorties qui doivent être exploitées ou rejetées. Les trois portes logiques utilisées ici sont : Entrée, Sortie et Oubli.

Avantages des réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux offrent de nombreux avantages :

De par leur structure, ils peuvent traiter des données et apprendre des relations complexes et non linéaires du monde réel, et généraliser cet apprentissage pour générer de nouvelles sorties.
Les réseaux neuronaux n'imposent pas de restrictions sur les entrées. Ils peuvent donc modéliser l'hétéroscédasticité, ce qui leur permet d'en apprendre davantage sur les relations cachées entre les données.
Un réseau neuronal peut enregistrer des données dans l'ensemble du réseau et fonctionner même avec des données insuffisantes. Cela génère une redondance des données et réduit le risque de perte de données.

Grâce à ses connexions redondantes, il est capable de traiter plusieurs données simultanément et en parallèle. Cela signifie que les réseaux neuronaux peuvent effectuer plusieurs tâches en même temps.
La capacité d'ajuster le traitement des données lui confère une grande tolérance aux pannes et lui permet de s'améliorer constamment grâce à l'entraînement.
Étant donné que le réseau utilise une mémoire distribuée, il résiste à la corruption des données.
Il peut apprendre des événements passés, et sur cette base, il peut former les machines à prendre de meilleures décisions.

Applications des réseaux neuronaux

Prédire les performances boursières : le Perceptron multicouche est fréquemment utilisé pour prédire les performances boursières et anticiper les fluctuations du marché. Ce système établit des prévisions en se basant sur les ratios de profit, les rendements annuels et les données relatives aux performances passées du marché boursier.

Reconnaissance faciale : les réseaux convolutionnels sont employés dans les systèmes de reconnaissance faciale. Ces systèmes associent un identifiant facial donné à une liste d'identifiants faciaux dans la base de données pour confirmer une correspondance.
Étudier le comportement sur les médias sociaux : le Perceptron multicouche peut servir à analyser le comportement des utilisateurs sur les médias sociaux à partir de conversations et d'interactions en ligne. Ces données peuvent être exploitées dans le cadre d'activités de marketing.
Recherche aérospatiale : les réseaux temporels sont utilisés dans plusieurs domaines de l'aéronautique, tels que la reconnaissance de formes, la sécurisation des systèmes de contrôle, le pilotage automatique haute performance, le diagnostic des défaillances d'aéronefs et le développement de simulations. Cette technologie contribue à améliorer les pratiques de sûreté et de sécurité dans le secteur.
Planification de la défense : les stratégies de défense peuvent être consultées et développées à l'aide de réseaux neuronaux. Cette technologie peut être utilisée pour anticiper les risques en matière de défense, contrôler les équipements automatisés et identifier les zones de patrouille potentielles.
Soins de santé : le réseau peut être mis à profit pour améliorer les techniques d'imagerie pour les échographies, les tomodensitogrammes et les radiographies. Il peut également faciliter l'enregistrement et le suivi des données des patients.
Vérification d'identité : les modèles d'écriture manuscrite peuvent être identifiés à l'aide de réseaux neuronaux. Cette méthode peut aider à repérer des indices de contrefaçon potentiels grâce à des systèmes de vérification d'écriture manuscrite et de signature.
Prévisions météorologiques : les données des satellites météorologiques peuvent être exploitées pour la modélisation dynamique et la prévision des modèles météorologiques avec une plus grande précision. Cela peut faciliter la mise en place d'un système d'alerte rapide pour les catastrophes naturelles, permettant ainsi de prendre des mesures préventives à temps.

Ressources d'apprentissage

#1. Apprentissage profond de A à Z par Udemy

Le cours Deep Learning A-Z proposé par Udemy vous apprendra à utiliser Python et à développer des algorithmes d'apprentissage profond. La durée de ce cours est de 22 heures et 33 minutes.

Ce cours permettra aux étudiants de :

Mieux comprendre les concepts de l'IA, des réseaux neuronaux, des cartes auto-organisées, de la Machine de Boltzmann et des auto-encodeurs.
Apprendre à appliquer ces technologies à des situations concrètes.

Le coût de ce cours est de 39,98 $.

#2. Science des données par Udemy

Le cours "Data Science" est un excellent cours sur l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux. Il couvre en détail les théories des réseaux neuronaux utilisées dans l'apprentissage automatique. Ce cours est également proposé par Udemy. Sa durée est de 12 heures.

Ce cours vous apprendra :

Le fonctionnement de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux
À développer du code pour les réseaux neuronaux à partir de zéro.

Le prix de ce cours est de 35,13 $.

#3. Création de réseaux neuronaux par Udemy

Le cours d'Udemy "Construire des réseaux neuronaux en Python à partir de zéro" permet à l'apprenant de développer des compétences en apprentissage profond et en apprentissage automatique à l'aide de la descente de gradient et de la régression linéaire. La durée de ce cours est de 3 heures et 6 minutes.

Ce cours vous apprendra :

Les fonctions de base des réseaux neuronaux comme la régression linéaire, la rétropropagation et la fonction de coût.
À former des réseaux neuronaux, à les classer, à ajuster leurs taux d'apprentissage, à normaliser les entrées et à optimiser leur précision.

Le prix de ce cours est de 31,50 $.

#4. Réseaux neuronaux et apprentissage profond par Coursera

Le cours "Réseaux neuronaux et apprentissage profond" est proposé par Coursera. Il s'agit du premier cours de spécialisation en apprentissage profond. Il met l'accent sur les concepts fondamentaux. La durée de ce cours est de 25 heures.

Ce cours vous apprendra :

À vous familiariser avec les grandes tendances technologiques qui stimulent le développement de l'apprentissage profond.
À entraîner l'apprentissage profond et à l'utiliser pour développer un réseau entièrement connecté.

Ce cours est proposé gratuitement.

#5. Construire un apprentissage profond avancé et le TAL

Le cours "Construire un apprentissage profond avancé et le TAL" est proposé par Educative. Ce cours dure environ 5 heures.

Ce cours vous apprendra :

À travailler dans des environnements de codage pratiques.
À découvrir les concepts de l'apprentissage profond et à vous entraîner sur des projets liés au traitement du langage naturel (TAL) et à l'apprentissage profond avancé.

Le prix de ce cours est de 9,09 $ par mois.

#6. Projets de réseaux neuronaux avec Python :

Le livre de James Loy, est un guide essentiel pour découvrir la puissance des réseaux neuronaux artificiels à l'aide de Python. Vous y apprendrez à mettre en œuvre des réseaux neuronaux grâce à six projets Python. Ces projets vous permettront de constituer un solide portfolio en apprentissage automatique.

Ce cours vous apprendra :

Les architectures des réseaux neuronaux telles que LSTM et CNN.
À utiliser des bibliothèques populaires telles que Keras.
Les projets incluent l'analyse des sentiments, la reconnaissance faciale, la détection d'objets, etc.

#7. Réseaux neuronaux et apprentissage profond

Le livre de Charu C. Aggarwal couvre les modèles d'apprentissage profond modernes et classiques. Il vous enseignera les algorithmes et la théorie de l'apprentissage profond et des réseaux neuronaux afin que vous puissiez les appliquer à plusieurs domaines. Il aborde également des applications telles que les systèmes de recommandation, le sous-titrage et la classification d'images, l'analyse de texte, la traduction automatique, les jeux, etc.

Vous apprendrez :

Les bases des réseaux neuronaux.
Les fondamentaux des réseaux neuronaux.
Les sujets avancés sur les réseaux neuronaux, tels que les GAN, les machines de Turing neuronales, etc.

Conclusion

Les réseaux neuronaux sont une composante essentielle de l'IA, permettant un apprentissage qui se rapproche de l'intelligence humaine. Ils comprennent plusieurs couches, chacune avec sa propre fonction et sa propre sortie. Compte tenu de leurs avantages tels que la précision, les capacités de traitement des données, le calcul parallèle, etc., les applications des réseaux neuronaux se multiplient dans de nombreux secteurs pour effectuer des prédictions et prendre des décisions plus éclairées.

Vous pouvez également explorer les réseaux neuronaux convolutifs.