Qu'est-ce qu'un réseau neuronal ?

Les réseaux neuronaux (RN) sont des modèles informatiques inspirés de la structure des neurones interconnectés du cerveau humain. Ils sont aujourd'hui à la base de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique, permettant aux ordinateurs de reconnaître des modèles et de prendre des décisions sur la base de données.

Les réseaux neuronaux expliqués

Un réseau neuronal est une série d'algorithmes conçus pour reconnaître des modèles et des relations dans les données grâce à un processus qui imite le fonctionnement du cerveau humain. Voyons ce qu'il en est :

À la base, un réseau neuronal est constitué de neurones, qui sont les unités fondamentales apparentées aux cellules du cerveau. Ces neurones reçoivent des données, les traitent et produisent une sortie. Ils sont organisés en couches distinctes : une couche d'entrée qui reçoit les données, plusieurs couches cachées qui traitent ces données et une couche de sortie qui fournit la décision ou la prédiction finale.

Les paramètres ajustables au sein de ces neurones sont appelés poids et biais. Au fur et à mesure que le réseau apprend, ces poids et ces biais sont ajustés, ce qui détermine la force des signaux d'entrée. Ce processus d'ajustement s'apparente à la base de connaissances évolutive du réseau.

Avant le début de la formation, certains paramètres, appelés hyperparamètres, sont ajustés. Ceux-ci déterminent des facteurs tels que la vitesse d'apprentissage et la durée de la formation. Ils s'apparentent au réglage d'une machine pour une performance optimale.

Au cours de la phase d'apprentissage, le réseau reçoit des données, fait une prédiction sur la base de ses connaissances actuelles (poids et biais) et évalue ensuite la précision de sa prédiction. Cette évaluation est réalisée à l'aide d'une fonction de perte, qui joue le rôle de gardien du réseau. Après avoir fait une prédiction, la fonction de perte calcule l'écart entre la prédiction et le résultat réel, et l'objectif principal de la formation est de minimiser cette "perte" ou erreur.

La rétro-propagation joue un rôle essentiel dans ce processus d'apprentissage. Une fois l'erreur ou la perte déterminée, la rétropropagation permet d'ajuster les poids et les biais afin de réduire cette erreur. Il agit comme un mécanisme de rétroaction, en identifiant les neurones qui ont le plus contribué à l'erreur et en les affinant pour obtenir de meilleures prévisions à l'avenir.

Pour ajuster efficacement les poids et les biais, des techniques telles que la "descente de gradient" sont employées. Imaginez que vous naviguez sur un terrain vallonné et que votre objectif est de trouver le point le plus bas. Le chemin que vous empruntez, en vous déplaçant toujours vers un point plus bas, est guidé par la descente en gradient.

Enfin, une composante essentielle des réseaux neuronaux est la fonction d'activation. Cette fonction décide si un neurone doit être activé en fonction de la somme pondérée de ses entrées et d'un biais.

Pour visualiser l'ensemble du processus, imaginez un réseau neuronal formé à la reconnaissance de chiffres manuscrits. La couche d'entrée reçoit l'image d'un chiffre manuscrit, traite l'image à travers ses couches, fait des prédictions et affine ses connaissances, jusqu'à ce qu'elle puisse identifier le chiffre en toute confiance.

À quoi servent les réseaux neuronaux ?

Les réseaux neuronaux ont un large éventail d'applications, telles que :

• Reconnaissance d'images. Des plateformes comme Facebook utilisent des réseaux neuronaux pour des tâches telles que le marquage des photos. En analysant des millions d'images, ces réseaux peuvent identifier et marquer des individus sur des photos avec une précision remarquable.
• Reconnaissance vocale. Les assistants virtuels tels que Siri et Alexa utilisent des réseaux neuronaux pour comprendre et traiter les commandes vocales. En s'entraînant sur de vastes ensembles de données de discours humains provenant de différentes langues, accents et dialectes, ils peuvent comprendre les demandes des utilisateurs et y répondre en temps réel.
• Diagnostic médical. Dans le secteur des soins de santé, les réseaux neuronaux révolutionnent les diagnostics. En analysant les images médicales, ils peuvent détecter des anomalies, des tumeurs ou des maladies, souvent avec une plus grande précision que les experts humains. Cela est particulièrement utile pour la détection précoce des maladies, ce qui permet de sauver des vies.
• Prévisions financières. Les réseaux neuronaux analysent de grandes quantités de données financières, du cours des actions aux indicateurs économiques mondiaux, afin de prévoir les mouvements du marché et d'aider les investisseurs à prendre des décisions éclairées.

Si les réseaux neuronaux sont puissants, ils ne constituent pas une solution universelle. Leur force réside dans la gestion de tâches complexes impliquant de grands ensembles de données et nécessitant des capacités de reconnaissance des formes ou de prédiction. Toutefois, pour les tâches plus simples ou les problèmes pour lesquels les données sont limitées, les algorithmes traditionnels peuvent s'avérer plus appropriés. Par exemple, si vous triez une petite liste de chiffres ou recherchez un élément spécifique dans une courte liste, un algorithme de base sera plus efficace et plus rapide que la mise en place d'un réseau neuronal.

Types de réseaux neuronaux

Il existe plusieurs types de réseaux neuronaux conçus pour des tâches et des applications spécifiques :

• Réseaux neuronaux en amont (Feedforward Neural Networks). Il s'agit du type le plus simple où l'information circule dans une seule direction.
• Réseaux neuronaux récurrents (RNN). Ils comportent des boucles pour permettre la persistance de l'information.
• Réseaux neuronaux convolutionnels (CNN). Principalement utilisé pour les tâches de reconnaissance d'images.
• Réseaux neuronaux à fonction de base radiale. Utilisé pour les problèmes d'approximation de fonctions.

Quels sont les avantages des réseaux neuronaux ?

• Adaptabilité. Ils peuvent apprendre et prendre des décisions de manière indépendante.
• Traitement parallèle. Les grands réseaux peuvent traiter plusieurs entrées simultanément.
• Tolérance aux pannes. Même si une partie du réseau tombe en panne, l'ensemble du réseau peut continuer à fonctionner.

Quelles sont les limites des réseaux neuronaux ?

• Dépendance des données. Ils ont besoin d'une grande quantité de données pour fonctionner efficacement.
• Nature opaque. Souvent qualifiées de "boîtes noires" parce qu'il est difficile de comprendre comment elles prennent des décisions spécifiques.
• Surajustement. Ils peuvent parfois mémoriser des données au lieu d'en tirer des enseignements.

Réseaux neuronaux et apprentissage profond

Si tous les modèles d'apprentissage profond sont des réseaux neuronaux, tous les réseaux neuronaux ne sont pas des modèles d'apprentissage profond. L'apprentissage en profondeur fait référence aux réseaux neuronaux comportant trois couches ou plus. Ces réseaux neuronaux tentent de simuler le comportement du cerveau humain, ce qui leur permet d'"apprendre" à partir de grandes quantités de données. Alors qu'un réseau neuronal à une seule couche peut faire des prédictions approximatives, des couches cachées supplémentaires peuvent aider à affiner la précision. Consultez notre guide sur l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique dans un autre article. 

Un guide pour débutants sur la construction d'un projet de réseaux neuronaux

Il y a quelques années, j'ai suivi un cours sur l'apprentissage profond et j'ai eu ma première expérience avec les réseaux neuronaux. J'ai appris à construire mon propre classificateur d'images en utilisant seulement quelques lignes de code et j'ai été stupéfait de voir que ces algorithmes classaient les images avec précision.

Aujourd'hui, les choses ont changé et il est devenu beaucoup plus facile pour les débutants de construire des modèles de réseaux neuronaux profonds de pointe à l'aide de frameworks d'apprentissage profond tels que TensorFlow et PyTorch. Il n'est plus nécessaire d'être titulaire d'un doctorat pour construire une IA puissante.

Voici les étapes à suivre pour construire un réseau neuronal convolutionnel simple permettant de classer les photos de chats et de chiens :

1. Obtenez un ensemble de données d'images de chats et de chiens étiquetées à partir de Kaggle.
2. Utilisez Keras comme cadre d'apprentissage profond. Je pense qu'il est plus facile à comprendre pour les débutants que PyTorch.
3. Importez Keras, scikit-learn et des bibliothèques de visualisation de données comme Matplotlib.
4. Chargez et prétraitez les images à l'aide des utilitaires Keras.
5. Visualisez les données - images, étiquettes, distributions.
6. Augmentez les données en les redimensionnant, en les faisant pivoter, en les retournant, etc.
7. Construisez une architecture de réseau neuronal convolutif (CNN) dans Keras. Commencez simplement.
8. Compilez le modèle en définissant la fonction de perte, l'optimiseur et les paramètres à surveiller.
9. Entraînez le modèle pendant plusieurs itérations (époques) pour l'adapter aux données.
10. Évaluez la précision du modèle sur un ensemble de tests.
11. Si nécessaire, utilisez des modèles pré-entraînés tels que ResNet ou ajoutez des couches pour améliorer la précision.
12. Enregistrez et exportez le modèle Keras entraîné.

Des frameworks de haut niveau comme TorchVision, Transformers et TensorFlow ont rendu la construction de classificateurs d'images facile, même pour les débutants. Avec seulement un petit ensemble de données étiquetées et Google Colab, vous pouvez commencer à créer des applications de vision artificielle.

Vous souhaitez en savoir plus sur l'IA et l'apprentissage automatique ? Consultez les ressources suivantes :

• Cours d'introduction à l'apprentissage profond en Python.
• Tutoriel d'introduction aux réseaux neuronaux profonds
• Apprendre le cours de chatGPT
• Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ?