Introduction aux réseaux de neurones [+ 5 Learning Resources]

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Les réseaux de neurones ont été développés dans le but de reproduire les connexions complexes des neurones du système nerveux humain.

On pensait que puisque le système nerveux biologique était si efficace pour relayer et traiter les signaux, il pourrait aider à créer une intelligence de type humain pour les machines.

Cela a conduit à la création d’un réseau de neurones artificiels capables de traiter et de transférer des données comme un groupe de neurones dans le cerveau humain.

Cela a considérablement amélioré la capacité des machines à apprendre et à réagir intelligemment, d’où la naissance des réseaux de neurones.

Dans cet article, je discuterai des réseaux de neurones, de leur fonctionnement, de leurs avantages et d’autres aspects importants.

Commençons!

Que sont les réseaux de neurones ?

Source de l’image : Tibco.com

Les réseaux de neurones ou réseaux de neurones artificiels (ANN) font partie de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage automatique (ML) qui enseignent aux machines/ordinateurs à traiter des informations comme le cerveau biologique. Le réseau dispose d’un système adaptatif qui lui permet d’apprendre de ses activités précédentes et de continuer à s’améliorer.

Les réseaux de neurones sont un sous-groupe de l’apprentissage automatique et leur noyau est développé à l’aide d’algorithmes d’apprentissage en profondeur. Le nom « réseau de neurones » est inspiré du réseau complexe de neurones du cerveau humain et de la façon dont les neurones communiquent.

Le réseau neuronal utilise ses données d’entraînement comme entrées pour soutenir l’apprentissage et améliorer ses capacités. Il fournit un apprentissage constant à partir des données passées avec une précision croissante, ce qui en fait un outil puissant et moderne.

L’histoire des réseaux de neurones remonte à la première ère des ordinateurs. La première instance d’un réseau neuronal a été conçue par Warren McCulloch comme un système de circuit qui peut se rapprocher de la fonction cérébrale humaine.

En 1958, le premier exemple de perception artificielle a été développé par Frank Rosenblatt. En 1982, un article a été publié sur les « réseaux de neurones récurrents » par John Hopfield. Les réseaux de neurones ont été largement utilisés en 1988 dans le domaine de l’étude des protéines.

La technologie a été utilisée pour prédire les formes tridimensionnelles des protéines. En 1992, un algorithme de reconnaissance d’objets 3D a été développé.

À l’heure actuelle, les réseaux de neurones sont devenus très avancés. Ils sont utilisés dans de multiples secteurs, de la santé, de l’aérospatiale et de la défense à la cybersécurité, au marketing et aux prévisions météorologiques.

Comment fonctionnent les réseaux de neurones ?

Comme expliqué ci-dessus, le développement du réseau neuronal s’est inspiré du cerveau humain en termes d’architecture neuronale. Les neurones d’un cerveau humain peuvent créer un réseau complexe et hautement interconnecté à travers lequel les signaux sont envoyés et les informations sont traitées. Cela agit comme la fonction des neurones qui sont répliqués par les réseaux de neurones.

La méthode de base par laquelle les réseaux de neurones fonctionnent consiste à interconnecter des couches multiples et différentes 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 qui est transmise à la couche suivante. Cette étape se répète jusqu’à ce qu’une décision ou une prédiction ait été prise par la couche finale.

Le fonctionnement du réseau de neurones peut être mieux compris en termes de mécanismes individuels de chaque couche du réseau à travers lesquels les données transitent et sont traitées. Dans une structure de base, il y a trois couches – entrée, cachée et sortie.

Couche d’entrée

Cette couche du réseau de neurones est responsable de la collecte des données du monde extérieur. Une fois les données collectées, la couche traite également ces données, analyse le contenu des données et ajoute une catégorie aux données pour une meilleure identification. Il envoie ensuite les données à la couche suivante.

Couche masquée

Les données de la couche masquée proviennent de la couche d’entrée et d’autres couches masquées. Il peut y avoir un grand nombre de couches cachées dans le réseau de neurones. Chacune des couches masquées peut analyser une entrée transmise depuis une couche précédente. L’entrée est ensuite traitée puis transmise.

Couche de sortie

Les données transmises depuis la dernière couche masquée atteignent la couche de sortie. Cette couche montre la sortie finale du traitement des données qui se produit dans les couches précédentes du réseau neuronal. La couche de sortie peut avoir un ou plusieurs nœuds en fonction de l’entrée.

Par exemple, lorsqu’il s’agit de données binaires (1/0, Oui/Non), un seul nœud de sortie sera utilisé. Mais, tout en traitant des données multi-catégories, plusieurs nœuds seront utilisés.

La couche cachée est essentiellement le réseau d’apprentissage profond des interconnexions entre plusieurs nœuds. La connexion du nœud est représentée par un nombre appelé « poids ». Il représente à quel point le nœud peut influencer les autres nœuds. Une valeur positive indique la capacité d’exciter un autre nœud, tandis qu’une valeur négative indique la capacité de supprimer un autre nœud.

Types de réseaux de neurones

Pour différents types d’usages et de données, différents types de réseaux de neurones sont appliqués, chacun ayant une architecture différente. Voici quelques types de réseaux de neurones :

#1. Réseau d’alimentation en aval

Dans ce type de réseau de neurones, plusieurs couches et neurones cachés interconnectés sont présents. Ici, le flux de l’information se fait uniquement dans le sens direct sans rétropropagation, d’où le nom de « feedforward ». Un plus grand nombre de cette couche aide à la personnalisation du poids ; et donc, l’apprentissage.

#2. Perceptron

Il s’agit de la forme de réseau la plus élémentaire qui se compose d’un seul neurone. Le neurone applique une fonction d’activation à l’entrée pour obtenir une sortie binaire. Il ajoute essentiellement la valeur d’entrée et le poids du nœud et transmet la somme à la fonction d’activation pour créer la sortie. Les couches cachées sont absentes dans ce type de réseau.

#3. Perceptron multicouche

Ce type de réseau neuronal permet une rétropropagation qui n’est pas prise en charge dans le système à anticipation. Cela 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. En fonction de la cible, la fonction d’activation peut être modifiée.

#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 peuvent stocker les classes des différentes données d’entraînement, utilisant ainsi une manière différente de prédire les cibles. Le neurone compare les distances euclidiennes avec les classes réellement stockées à partir de la valeur de caractéristique de l’entrée.

#5. Réseau convolutif

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. Une matrice ou un filtre personnalisé est utilisé par ce réseau pour créer des cartes.

#6. Réseau récurrent

Ce réseau est utilisé lorsqu’il est nécessaire d’obtenir des prédictions à partir d’une séquence de données donnée. Il peut prendre des entrées temporisées de la dernière prédiction. Ceci est stocké dans la cellule de données RNN, qui à son tour, agit comme une deuxième entrée utilisée pour la prédiction.

#7. Réseau de mémoire à court terme

Dans ce type de réseau de neurones, une cellule de mémoire spéciale supplémentaire est utilisée pour enregistrer les informations pendant une durée plus longue et surmonter le problème des gradients de disparition. Les portes logiques sont utilisées pour identifier les sorties qui doivent être utilisées ou rejetées. Ainsi, les trois portes logiques utilisées ici sont – Input, Output et Forget.

Avantages des réseaux de neurones

Les réseaux de neurones offrent de nombreux avantages :

En raison de sa structure, il peut traiter des données et apprendre des relations complexes et non linéaires sur le monde réel et généraliser son apprentissage pour créer de nouvelles sorties.
Les réseaux de neurones n’ont pas de restrictions sur les entrées. Ainsi, ceux-ci peuvent modéliser l’hétéroscédasticité à travers laquelle il peut en apprendre davantage sur les relations cachées entre les données.
Un réseau de neurones peut stocker des données sur l’ensemble du réseau et travailler sur des données insuffisantes. Cela crée 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 de neurones peuvent aider à effectuer plusieurs fonctions en même temps.
La possibilité d’ajuster le traitement des données lui confère une forte tolérance aux pannes et s’entraîne à s’améliorer sans cesse.
Étant donné que le réseau utilise de la mémoire distribuée, il résiste à la corruption des données.
Il peut apprendre des événements passés, sur la base desquels il peut entraîner des machines à prendre de meilleures décisions.

Applications des réseaux de neurones

Prédire les performances boursières : le Perceptron multicouche est souvent utilisé pour prédire les performances boursières et se préparer aux changements boursiers. Le système établit des prévisions basées sur les ratios de profit, les rendements annuels et les données de performances passées du marché boursier.

Reconnaissance faciale : les réseaux convolutifs sont utilisés pour exécuter un système de reconnaissance faciale qui correspond à un identifiant facial donné avec une liste d’identifiants faciaux sur la base de données pour afficher une correspondance positive.
Étudier le comportement des médias sociaux : Multiplayer Perceptron peut être utilisé pour étudier le comportement des gens sur les médias sociaux à partir de conversations virtuelles et d’interactions sur les médias sociaux. Ces données peuvent être utilisées dans des activités de marketing.
Recherche aérospatiale : Les réseaux temporisés peuvent être utilisés dans divers domaines de l’aéronautique, tels que la reconnaissance de formes, la sécurisation des systèmes de contrôle, le pilotage automatique haute performance, le diagnostic de pannes d’aéronefs et le développement de simulations. Cela contribue à améliorer les pratiques de sûreté et de sécurité dans l’industrie.
Planification de la défense : les stratégies de défense peuvent être consultées et développées à l’aide de réseaux de neurones. La technologie peut être utilisée pour prévoir les risques de défense, contrôler les équipements automatisés et identifier les points potentiels de patrouille.
Soins de santé : le réseau peut être utilisé pour créer de meilleures techniques d’imagerie pour les ultrasons, les tomodensitogrammes et les rayons X. Cela peut également aider à mieux enregistrer et suivre les données des patients.
Vérification d’identité : les modèles d’écriture manuscrite peuvent être identifiés à l’aide de réseaux de neurones. Cela peut aider à identifier les preuves potentielles de contrefaçon grâce à des systèmes de vérification de l’écriture manuscrite et de la signature.
Prévisions météorologiques : les données des satellites météorologiques peuvent être utilisées pour la modélisation dynamique et la prévision des modèles météorologiques avec une plus grande précision. Cela peut aider à créer une alerte précoce des catastrophes naturelles afin que des mesures préventives puissent être prises à temps.

Ressources d’apprentissage

#1. Apprentissage en profondeur de A à Z par Udemy

Deep Learning AZ par Udemy vous aidera à apprendre à utiliser Python et à créer des algorithmes d’apprentissage en profondeur. La durée du cours est de 22 heures et 33 min.

Le cours apprendra aux étudiants à :

Mieux comprendre les concepts d’IA, de réseaux de neurones, de cartes auto-organisées, de Boltzmann Machine et d’encodeurs automatiques.
Comment appliquer ces technologies à la pratique dans le monde réel.

Le prix du cours est de 39,98 $.

#2. Science des données par Udemy

Data Science est un excellent cours sur l’apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones qui couvre en profondeur les théories des réseaux de neurones utilisées dans l’apprentissage automatique. Ce cours est également proposé par Udemy. Sa durée est de 12 heures.

Le cours enseignera :

À propos de l’apprentissage en profondeur et de la fonction de réseau de neurones
Développer du code pour les réseaux de neurones à partir de zéro

Le prix du cours est de 35,13 $.

#3. Création de réseaux de neurones par Udemy

Le cours Udemy Construire des réseaux de neurones en Python à partir de zéro permet à l’apprenant de développer un apprentissage en profondeur et un apprentissage automatique à l’aide de la descente de gradient et de la régression linéaire. La durée du cours est de 3 heures et 6 minutes.

Le cours enseignera :

À propos des fonctions de base des réseaux de neurones comme la régression linéaire, la rétropropagation et la fonction de coût
Pour former des réseaux de neurones, les classer, ajuster leurs taux d’apprentissage, normaliser les entrées et optimiser leur précision.

Le prix du cours est de 31,50 $.

#4. Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur par Coursera

Le cours Neural Networks and Deep Learning est proposé par Coursera. Il s’agit du premier cours à se spécialiser dans l’apprentissage en profondeur et se concentre sur les concepts fondamentaux. La durée du cours est de 25 heures.

Le cours enseignera :

Se familiariser avec les tendances technologiques importantes qui stimulent le développement de l’apprentissage en profondeur
Apprenez à entraîner l’apprentissage en profondeur et à les utiliser pour développer un réseau entièrement connecté.

Ce cours est offert gratuitement.

#5. Construire un Deep Learning avancé et la PNL

Le cours, Building Advanced Deep Learning and NLP, est proposé par Educative. Le cours dure environ 5 heures.

Le cours enseignera :

Travailler dans des environnements de codage pratiques
Découvrez les concepts de l’apprentissage en profondeur et pratiquez sur des projets liés au traitement du langage naturel (TAL) et à l’apprentissage en profondeur avancé

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

#6. Projets de réseaux de neurones avec Python :

Ce livre de James Loy est un guide ultime sur la façon d’utiliser Python et de découvrir la puissance des réseaux de neurones artificiels. Il vous fera apprendre et mettre en œuvre des réseaux de neurones à l’aide de six projets en Python utilisant des réseaux de neurones. La réalisation de ce projet vous aidera à construire votre portefeuille ML.

Le cours enseignera :

Architectures de réseaux neuronaux telles que LSTM et CNN
Pour utiliser des bibliothèques populaires comme Keras
Les projets impliquent l’analyse des sentiments, l’identification des visages, la détection d’objets, etc.

#7. Réseaux de neurones et apprentissage en profondeur

Ce livre de Charu C. Aggarwal couvre les modèles modernes et classiques d’apprentissage en profondeur. Il vous apprendra les algorithmes et la théorie de l’apprentissage en profondeur et des réseaux de neurones afin que vous puissiez les appliquer dans plusieurs applications.

Il couvre également des applications telles que les systèmes de recommandation, le sous-titrage et la classification des images, l’analyse de texte, la traduction automatique, les jeux, etc.

Tu vas apprendre:

Bases du réseau de neurones
Fondamentaux des réseaux de neurones
Sujets avancés sur les réseaux neuronaux tels que les GAN, les machines de Turing neuronales, etc.

Conclusion

Les réseaux de neurones sont essentiellement une partie de l’IA qui prend en charge l’apprentissage d’une manière proche de l’intelligence humaine. Ceux-ci 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 de neurones se multiplient dans de multiples secteurs pour faire des prédictions et prendre des décisions plus intelligentes.

Vous pouvez également explorer les réseaux de neurones convolutifs.