paris-singularity.fr
Introduction rapide aux réseaux neuronaux - Paris Singularity
Qu’est-ce que l’apprentissage machine ? Pour comprendre les réseaux neuronaux, il faut d’abord s’intéresser à l’apprentissage machine. Et pour comprendre l’apprentissage machine, parlons d’abord de l’apprentissage humain, ou “programmation classique”. En programmation classique, le développeur a besoin de comprendre les aspects du problème à résoudre, et de savoir exactement quelles sont toutes les règles pour arriver à la solution. Et l’apprentissage machine ? De façon très générale, l’apprentissage machine = apprendre à partir d’exemples. Dans l’apprentissage machine, pour par exemple distinguer des cercles et des carrés, il faudrait concevoir un système d’apprentissage qui prendrait en compte de nombreux exemples de formes et leur classe (carré ou cercle). La machine apprendra par elle-même les propriétés qui à distinguer. Et puis, une fois que la machine a identifié toutes ces propriétés, le développeur peux lui donner une nouvelle image d’un cercle ou d’un carré, une image qu’il n’a jamais “vue” auparavant, et qui devrait être classer correctement. Qu’est-ce qu’un neurone (artificiel) ? Un neurone, dans le contexte des réseaux neuronaux, est un buzzword utilisé pour dire “fonction”. Une fonction, dans le contexte des mathématiques et de l’informatique, est un nom de fantaisie pour quelque chose qui reçoit une donnée en entrée, applique [...]