Introduction aux réseaux neuronaux [ 7 Ressources didactiques]

Les réseaux neuronaux ont été développés pour tenter de reproduire les connexions complexes des neurones du système nerveux humain.

On pensait que le système nerveux biologique était si efficace pour relayer et traiter les signaux qu’il pourrait aider à créer une intelligence de type humain pour les machines.

Cela a conduit à la création d’un réseau de neurones artificiels capables de traiter et de transférer des données tout comme un groupe de neurones dans le cerveau humain.

La capacité des machines à apprendre et à réagir intelligemment s’en est trouvée considérablement améliorée, d’où la naissance des réseaux neuronaux.

Dans cet article, je vous parlerai des réseaux neuronaux, de leur fonctionnement, de leurs avantages et d’autres aspects importants.

C’est parti !

Que sont les réseaux neuronaux ?

Les réseaux neuronaux ou réseaux neuronaux artificiels (RNA) font partie de l’intelligence artificielle (IA) et de l’apprentissage machine (ML) qui apprennent aux machines/ordinateurs à traiter les informations comme le fait le cerveau biologique. Le réseau dispose d’un système adaptatif qui lui permet d’apprendre de ses activités précédentes et de continuer à s’améliorer.

Les réseaux neuronaux sont un sous-groupe de l’apprentissage automatique et leur noyau est développé à l’aide d’algorithmes d’apprentissage profond. Le nom “réseau neuronal” s’inspire du réseau complexe de neurones dans le cerveau humain et de la manière dont les neurones communiquent.

Le réseau neuronal utilise ses données d’entraînement comme données d’entrée pour soutenir l’apprentissage et améliorer ses capacités. Il permet un apprentissage constant à partir de données antérieures avec une précision croissante, ce qui en fait un outil puissant et moderne.

L’histoire des réseaux neuronaux remonte à la première ère de l’informatique. Le premier exemple de réseau neuronal a été conçu par Warren McCulloch comme un système de circuit capable de reproduire approximativement le fonctionnement du cerveau humain.

En 1958, le premier exemple de perception artificielle a été développé par Frank Rosenblatt. En 1982, John Hopfield a publié un article sur les “réseaux neuronaux récurrents”. Les réseaux neuronaux ont été largement utilisés en 1988 dans le domaine de l’étude des protéines.

La technologie a été utilisée pour prédire les formes tridimensionnelles des protéines. En 1992, un algorithme de reconnaissance d’objets en 3D a été mis au point.

À l’heure actuelle, les réseaux neuronaux sont très avancés. Ils sont utilisés dans de nombreux secteurs, depuis les soins de santé, l’aérospatiale et la défense jusqu’à la cybersécurité, le marketing et les prévisions météorologiques.

Comment fonctionnent les réseaux neuronaux ?

Comme nous l’avons expliqué plus haut, le développement du réseau neuronal s’est inspiré du cerveau humain en termes d’architecture neuronale. Les neurones d’un cerveau humain peuvent créer un réseau complexe et hautement interconnecté à travers lequel des signaux sont envoyés et des informations sont traitées. C’est la fonction des neurones qui est reproduite par les réseaux neuronaux.

La méthode de base par laquelle les réseaux neuronaux fonctionnent est l’interconnexion de couches multiples et différentes de neurones au sein du réseau. Chaque neurone est connecté à un autre par l’intermédiaire d’un nœud.

Il peut recevoir une entrée de la couche précédente et envoyer une sortie qui est transmise à la couche suivante. Cette étape se répète jusqu’à ce que la dernière couche prenne une décision ou fasse une prédiction.

Le fonctionnement du réseau neuronal peut être mieux compris en termes de mécanismes individuels de chaque couche du réseau par lesquels les données passent et sont traitées. Dans une structure de base, il y a trois couches – d’entrée, cachée et de sortie.

Couche d’entrée

Cette couche du réseau neuronal est responsable de la collecte des données provenant du monde extérieur. Une fois les données collectées, la couche traite également ces données, analyse le contenu des données et ajoute une catégorie aux données pour une meilleure identification. Elle envoie ensuite les données à la couche suivante.

Couche cachée

Les données de la couche cachée proviennent de la couche d’entrée et d’autres couches cachées. Le réseau neuronal peut comporter un grand nombre de couches cachées. Chacune des couches cachées peut analyser une entrée provenant d’une couche précédente. L’entrée est ensuite traitée, puis transmise à d’autres couches.

Couche de sortie

Les données transmises par la dernière couche cachée atteignent la couche de sortie. Cette couche affiche la sortie finale du traitement des données effectué dans les couches précédentes du réseau neuronal. La couche de sortie peut comporter un ou plusieurs nœuds en fonction de l’entrée.

Par exemple, lorsque vous traitez des données binaires (1/0, Oui/Non), un seul nœud de sortie sera utilisé. En revanche, lorsqu’il s’agit de données multi-catégories, plusieurs nœuds seront utilisés.

La couche cachée est essentiellement le réseau d’apprentissage en profondeur des interconnexions entre plusieurs nœuds. La connexion entre les nœuds est représentée par un nombre appelé “poids”. Il représente la mesure dans laquelle le nœud peut influencer les autres nœuds. Une valeur positive indique la capacité à exciter un autre nœud, tandis qu’une valeur négative indique la capacité à supprimer un autre nœud.

Types de réseaux neuronaux

Pour différents types d’utilisations et de données, différents types de réseaux neuronaux sont appliqués, chacun ayant une architecture différente. Voici quelques-uns des types de réseaux neuronaux :

#1. Réseau en aval (Feed Forward Network)

Ce type de réseau neuronal comporte plusieurs couches cachées et neurones interconnectés. Ici, le flux d’informations se fait uniquement dans le sens direct, sans rétropropagation, d’où le nom de “feedforward”. Un plus grand nombre de ces couches permet de personnaliser le poids et donc d’apprendre.

#2. Perceptron

Il s’agit de la forme de réseau la plus élémentaire, composée d’un seul neurone. Le neurone applique une fonction d’activation à l’entrée pour obtenir une sortie binaire. Il additionne essentiellement la valeur de l’entrée et le poids du nœud et transmet la somme à la fonction d’activation pour créer la sortie. Les couches cachées sont absentes de ce type de réseau.

#3. Perceptron multicouche

Ce type de réseau neuronal permet la rétropropagation, qui n’est pas prise en charge par le système feed-forward. Il comprend plusieurs couches cachées et des fonctions d’activation qui permettent un flux de données bidirectionnel. Les entrées sont propagées vers l’avant tandis que les mises à jour des poids sont propagées vers l’arrière. La fonction d’activation peut être modifiée en fonction de la cible.

#4. Réseau à base radiale

Cette catégorie de réseau utilise une couche de neurones à fonction de base radiale (RBF) entre les couches d’entrée et de sortie. Ces neurones peuvent stocker les classes des différentes données d’apprentissage, ce qui permet d’utiliser une méthode différente pour prédire les cibles. Le neurone compare les distances euclidiennes avec les classes réellement stockées à partir de la valeur de la caractéristique de l’entrée.

#5. Réseau convolutif

Ce réseau neuronal contient plusieurs couches de convolutions qui identifient les caractéristiques importantes des données d’entrée telles que les images. Les premières couches se concentrent sur les détails de bas niveau, tandis que les couches suivantes se concentrent sur les détails de haut niveau. Ce réseau utilise une matrice ou un filtre personnalisé pour créer des cartes.

#6. Réseau récurrent

Ce réseau est utilisé lorsqu’il est nécessaire d’obtenir des prédictions à partir d’une séquence de données donnée. Il peut prendre des entrées différées de la dernière prédiction. Celle-ci est stockée dans la cellule de données du RNN qui, à son tour, agit comme une deuxième entrée utilisée pour la prédiction.

#7. Réseau de mémoire à court terme

Dans ce type de réseau neuronal, une cellule de mémoire spéciale supplémentaire est utilisée pour enregistrer les informations sur une plus longue durée et surmonter le problème des gradients de disparition. Des portes logiques sont utilisées pour identifier les sorties qui doivent être utilisées ou éliminées. Ainsi, les trois portes logiques utilisées sont les suivantes : entrée, sortie et oubli.

Avantages des réseaux neuronaux

Les réseaux neuronaux offrent de nombreux avantages :

• Grâce à leur structure, ils peuvent traiter des données et apprendre des relations complexes et non linéaires sur le monde réel et généraliser leur apprentissage pour créer de nouveaux résultats.
• Les réseaux neuronaux n’ont pas de restrictions sur les entrées. Ils peuvent donc modéliser l’hétéroscédasticité, ce qui leur permet d’apprendre les relations cachées entre les données.
• Un réseau neuronal peut stocker des données dans l’ensemble du réseau et travailler sur des données insuffisantes. Cela crée une redondance des données et réduit le risque de perte de données.

• Grâce à ses connexions redondantes, il est capable de traiter plusieurs données simultanément et en parallèle. Cela signifie que les réseaux neuronaux peuvent contribuer à l’exécution de plusieurs fonctions en même temps.
• La capacité d’ajuster le traitement des données lui confère une forte tolérance aux pannes et lui permet de s’améliorer constamment.
• Comme le réseau utilise une mémoire distribuée, il résiste à la corruption des données.
• Il peut apprendre des événements passés, ce qui lui permet d’entraîner les machines à prendre de meilleures décisions.

Applications des réseaux neuronaux

• Prévision des performances des marchés boursiers : Le perceptron multicouche est souvent utilisé pour prédire les performances des marchés boursiers et se préparer à leurs évolutions. Le système fait des prévisions basées sur les ratios de profit, les rendements annuels et les données sur les performances passées du marché boursier.

• Reconnaissance faciale : Les réseaux convolutifs sont utilisés pour faire fonctionner un système de reconnaissance faciale qui fait correspondre un identifiant facial donné avec une liste d’identifiants faciaux dans la base de données afin d’obtenir une correspondance positive.
• Étude du comportement dans les médias sociaux : Le perceptron multijoueur peut être utilisé pour étudier le comportement des personnes sur les médias sociaux à partir de conversations virtuelles et d’interactions sur les médias sociaux. Ces données peuvent être utilisées dans le cadre d’activités de marketing.
• Recherche aérospatiale : Les réseaux à retardement peuvent être utilisés dans divers domaines de l’aéronautique, tels que la reconnaissance des formes, la sécurisation des systèmes de contrôle, le pilotage automatique à haute performance, le diagnostic des pannes d’avion et le développement de simulations. Cela permet d’améliorer les pratiques de sûreté et de sécurité dans l’industrie.
• Planification de la défense : Les réseaux neuronaux permettent d’accéder aux stratégies de défense et de les développer. La technologie peut être utilisée pour prédire les risques liés à la défense, contrôler les équipements automatisés et identifier les zones potentielles de patrouille.
• Soins de santé : Le réseau peut être utilisé pour créer de meilleures techniques d’imagerie pour les ultrasons, les tomodensitogrammes et les radiographies. Il peut également contribuer à améliorer l’enregistrement et le suivi des données relatives aux patients.
• Vérification de l’identité : Les réseaux neuronaux permettent d’identifier des modèles d’écriture. Cela peut aider à identifier des preuves potentielles de falsification grâce à des systèmes de vérification de l’écriture et de la signature.
• Prévisions météorologiques : Les données des satellites météorologiques peuvent être utilisées pour la modélisation dynamique et la prévision des modèles météorologiques avec une plus grande précision. Cela peut contribuer à créer une alerte précoce en cas de catastrophe naturelle, de sorte que des mesures préventives puissent être prises à temps.

Ressources pédagogiques

#1. Apprentissage profond de A à Z par Udemy

Deep Learning A-Z par Udemy vous aidera à apprendre à utiliser Python et à créer des algorithmes d’apprentissage profond. La durée du cours est de 22 heures et 33 minutes.

Le cours apprendra aux étudiants à :

• Mieux comprendre les concepts de l’IA, les réseaux neuronaux, les cartes auto-organisatrices, la machine de Boltzmann et les autoencodeurs.
• Comment appliquer ces technologies à la pratique dans le monde réel.

Le prix du cours est de 39,98 $.

#2. Data Science par Udemy

Data Science est un excellent cours sur l’apprentissage profond et les réseaux neuronaux qui couvre en profondeur les théories des réseaux neuronaux utilisées dans l’apprentissage automatique. Ce cours est également proposé par Udemy. Sa durée est de 12 heures.

Le cours vous enseignera :

• A propos de l’apprentissage profond et de la fonction de réseau neuronal
• Développer un code pour les réseaux neuronaux à partir de zéro

Le prix du cours est de 35,13 $.

#3. La construction de réseaux neuronaux par Udemy

Le cours Udemy Building Neural Networks in Python from scratch permet à l’apprenant de développer l’apprentissage profond et l’apprentissage automatique en utilisant la descente de gradient et la régression linéaire. La durée du cours est de 3 heures et 6 minutes.

Le cours vous enseignera :

• Les fonctions de base des réseaux neuronaux comme la régression linéaire, la rétropropagation et la fonction de coût
• A former des réseaux neuronaux, à les classer, à ajuster leurs taux d’apprentissage, à normaliser les entrées et à optimiser leur précision.

Le prix du cours est de 31,50 $.

#4. Réseaux neuronaux et apprentissage profond par Coursera

Le cours Neural Networks and Deep Learning est proposé par Coursera. C’est le premier cours à se spécialiser dans l’apprentissage profond et il se concentre sur les concepts fondamentaux. La durée du cours est de 25 heures.

Le cours vous permettra d’apprendre :

• Se familiariser avec les tendances technologiques importantes qui stimulent le développement de l’apprentissage profond
• Apprendre à entraîner l’apprentissage profond et à l’utiliser pour développer un réseau entièrement connecté.

Ce cours est offert gratuitement.

#5. Construire l’apprentissage profond avancé et la PNL

Le cours, Building Advanced Deep Learning and NLP, est proposé par Educative. Le cours dure environ 5 heures.

Le cours vous enseignera :

• Travailler dans des environnements de codage pratiques
• Apprenez les concepts de l’apprentissage profond et pratiquez sur des projets liés au traitement du langage naturel (NLP) et à l’apprentissage profond avancé

Le prix du cours est de 9,09 $ par mois.

#6. Projets de réseaux neuronaux avec Python :

Ce livre de James Loy est un guide ultime sur la façon d’utiliser Python et de découvrir la puissance des réseaux neuronaux artificiels. Il vous permettra d’apprendre et de mettre en œuvre des réseaux neuronaux à l’aide de six projets en Python utilisant des réseaux neuronaux. La réalisation de ce projet vous aidera à construire votre portefeuille de réseaux neuronaux.

Le cours vous enseignera :

• Les architectures de réseaux neuronaux telles que LSTM et CNN
• L’utilisation de bibliothèques populaires comme Keras
• Les projets impliquent l’analyse des sentiments, l’identification des visages, la détection d’objets, etc.

#7. Réseaux neuronaux et apprentissage profond

Ce livre de Charu C. Aggarwal couvre les modèles modernes et classiques de l’apprentissage profond. Il vous enseignera les algorithmes et la théorie de l’apprentissage profond et des réseaux neuronaux afin que vous puissiez les appliquer dans plusieurs domaines.

Il couvre également des applications telles que les systèmes de recommandation, le sous-titrage et la classification d’images, l’analyse de texte, la traduction automatique, les jeux, etc.

Vous apprendrez :

• Les bases des réseaux neuronaux
• Les principes fondamentaux des réseaux neuronaux
• Les réseaux neuronaux avancés tels que les GAN, les machines de Turing neuronales, etc.

Conclusion

Les réseaux neuronaux sont essentiellement une partie de l’IA qui prend en charge l’apprentissage d’une manière proche de l’intelligence humaine. Ils comprennent plusieurs couches, chacune ayant sa propre fonction et sa propre sortie. Compte tenu de leurs avantages, tels que la précision, les capacités de traitement des données, le calcul parallèle, etc., les réseaux neuronaux sont de plus en plus utilisés dans de nombreux secteurs pour faire des prédictions et prendre des décisions plus intelligentes.

Vous pouvez également explorer les réseaux neuronaux convolutifs.