Les réseaux de neurones sont un sous-domaine de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique qui modélise les réseaux de neurones biologiques. Ils visent à reproduire le fonctionnement du cerveau humain, en apprenant de l’expérience et en reconnaissant des modèles dans les données. Les réseaux de neurones sont composés de couches d'entrée et de sortie, ainsi que de plusieurs couches cachées. Chaque couche est composée de nœuds ou neurones, qui sont interconnectés et partagent des poids.
Un réseau de neurones est utilisé pour approximer une fonction souhaitée en l'entraînant sur un large ensemble d'entrées dans le but d'obtenir une règle générale ou une cartographie des entrées vers leurs sorties correspondantes. Les entrées sont généralement des nombres, mais elles peuvent également être des images ou tout autre type de données. Les sorties peuvent être des valeurs, des catégories ou tout type de données.
La structure d'un réseau neuronal est déterminée par l'utilisateur, car celui-ci doit spécifier le nombre de couches et de nœuds pour chaque couche. Chaque nœud applique une fonction spécifique sur l'entrée, et la sortie de ce nœud est l'entrée du nœud suivant. Cette chaîne de nœuds est appelée chemin de propagation aller. Pendant la phase de formation, les poids des connexions entre les nœuds sont ajustés en fonction des retours de la couche de sortie. Ce processus, appelé rétropropagation, permet au réseau neuronal d'apprendre de ses erreurs.
Les réseaux de neurones sont utilisés dans diverses applications, de la reconnaissance d'écriture manuscrite à la classification d'images. Ils sont désormais considérés comme un outil puissant pour comprendre de grands ensembles de données et faire des prédictions. À mesure que la puissance de calcul et la disponibilité des données continuent de croître, les réseaux de neurones deviennent de plus en plus populaires et leurs applications de plus en plus répandues.
