Les réseaux de neurones, une composante essentielle du domaine de l’intelligence artificielle, ont révolutionné notre façon de comprendre et d’interagir avec le monde qui nous entoure. Inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, ces réseaux informatiques sophistiqués sont capables d’apprendre à partir de données et d’accomplir une multitude de tâches complexes, allant de la reconnaissance d’images à la traduction automatique en passant par la prédiction de tendances.
Au cœur des réseaux de neurones se trouve une architecture complexe de neurones interconnectés, qui imite le fonctionnement des neurones biologiques dans le cerveau humain. Ces neurones artificiels sont organisés en couches, chaque couche traitant différentes informations et transmettant des signaux à travers le réseau.
L’apprentissage des réseaux de neurones se fait par le biais d’un processus itératif appelé « apprentissage profond » ou « deep learning ». Au cours de cette phase, le réseau est exposé à des données d’entraînement et ajuste ses paramètres internes pour minimiser les erreurs de prédiction. Grâce à cette capacité à apprendre à partir de données, les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour résoudre une grande variété de problèmes, allant de la classification d’images à la prédiction de séries temporelles.
