Les réseaux de neurones sont un des composants clés de l’intelligence artificielle moderne. Cet article explique leur fonctionnement et comment ils sont utilisés pour résoudre des problèmes complexes.

Les réseaux de neurones sont des systèmes informatiques inspirés par le cerveau humain. Ils sont composés de neurones artificiels organisés en couches. Ces réseaux sont capables d’apprendre et de faire des prédictions à partir de grandes quantités de données.

Les réseaux de neurones sont largement utilisés dans des domaines tels que :

• La reconnaissance d’images : Les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) sont utilisés pour analyser et classifier des images, ce qui est utilisé dans des applications comme la reconnaissance faciale ou les véhicules autonomes.
• Le traitement du langage naturel (NLP) : Les réseaux récurrents (RNN) sont utilisés dans des applications telles que les chatbots ou les assistants vocaux.
• Les systèmes de recommandation : Des entreprises comme Amazon ou Netflix utilisent des réseaux de neurones pour analyser les préférences des utilisateurs et leur recommander des produits ou des films.

L’apprentissage profond (deep learning) est une branche spécifique des réseaux de neurones qui utilise des couches profondes pour analyser des données complexes. Ces réseaux sont capables d’identifier des modèles subtils et de s’améliorer avec le temps, permettant des avancées dans des domaines comme la médecine et la finance.