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Quand on crée un LLM ou une intelligence artificielle en Data Science, on à besoin d'établir des couches pour rendre compte d'une information.
Les réseaux de neurones, font partie intégrantes de ces modèles LLM et du machine learning.
Découvrons ensemble comment fonctionne un réseau neuronal !
Les réseaux de neurones, au cœur de l'intelligence artificielle, imitent le fonctionnement du cerveau humain pour traiter et analyser de vastes quantités de données.
Ces systèmes d'apprentissage automatique (contrairement à l'apprentissage supervisé ou non-supervisé), composés de neurones artificiels, apprennent de manière autonome à partir des données fournies, offrant ainsi des solutions innovantes dans divers domaines, de la reconnaissance vocale à la prédiction de tendances.
Par exemple, imaginez un système capable de trier automatiquement les e-mails entre "spam" et "non-spam". Un réseau de neurones serait entraîné sur des milliers d'exemples pour apprendre à reconnaître les caractéristiques qui définissent le spam.
En Deep Learning et Machine Learning, les réseaux de neurones jouent un rôle crucial.
Ils permettent aux machines d'identifier des modèles complexes et de prendre des décisions basées sur les données. Cette capacité à apprendre et à s'adapter sans programmation explicite est fondamentale dans notre nouvelle formation Data Science, qui vise à équiper les apprenants des compétences nécessaires pour exploiter cette technologie.
Par exemple, dans la reconnaissance d'images, un réseau de neurones peut apprendre à distinguer un chat d'un chien après avoir été entraîné sur un grand nombre d'images étiquetées.
Voici un schéma de séquence illustrant le processus d'apprentissage supervisé avec des images d'animaux étiquetées :
Les réseaux de neurones trouvent des applications dans de nombreux secteurs.
Par exemple, dans la santé, ils aident à diagnostiquer des maladies à partir d'images médicales. Dans le secteur financier, ils prévoient les fluctuations du marché.
Ces exemples montrent comment les réseaux de neurones transforment les données brutes en insights précieux.
La précision d'un réseau de neurones dépend de nombreux facteurs, notamment la qualité des données d'entraînement et l'architecture du réseau.
La descente de gradient joue un rôle clé en ajustant les poids des neurones pour minimiser les erreurs, améliorant ainsi la précision au fil du temps.
Par exemple, un réseau de neurones utilisé pour la détection de fraude peut identifier avec précision des transactions suspectes en se basant sur des signaux subtils dans les données.
La précision d'un réseau de neurones dépend de sa capacité à apprendre et à s'ajuster en fonction des données.
Ici, la descente de gradient joue un rôle crucial. Ce processus consiste à ajuster les poids des connexions neuronales pour minimiser l'erreur de prédiction du réseau.
Chaque neurone reçoit des signaux d'entrée, les traite en utilisant ces poids, et produit un signal de sortie. Pendant l'entraînement, la descente de gradient ajuste ces poids de manière itérative pour réduire la différence entre la sortie prédite par le réseau et la sortie réelle attendue.
Cela améliore la précision du réseau au fil du temps, lui permettant de faire des prédictions ou des classifications de plus en plus justes.
La propagation avant est le processus par lequel les réseaux de neurones traitent les entrées et les transmettent à travers les couches pour obtenir une sortie. Chaque neurone reçoit une entrée, effectue un calcul, et transmet son résultat au neurone suivant.
Par exemple, pour un assistant vocal, la propagation avant permet de transformer l'audio en texte transcrit.
Les données dans un réseau de neurones passent à travers différentes couches, chacune spécialisée dans l'identification de caractéristiques spécifiques.
Ces couches transforment progressivement l'entrée brute en une représentation plus abstraite et utile.
La sortie finale d'un réseau de neurones est le résultat de ce processus complexe.
Cela peut être une classification (comme identifier si une image contient un chat ou un chien) ou une prédiction (comme prévoir le prix d'une action).
Voici le diagramme graphique illustrant le processus de propagation avant dans un réseau de neurones, spécialement pour la transformation de l'audio en texte transcrit par un assistant vocal.
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Les réseaux de neurones convolutionnels (CNN) sont spécialisés dans le traitement des images. Ils excellent dans la reconnaissance et la classification visuelles, en identifiant des motifs et des caractéristiques dans les images.
Ils comportent des couches de convolution qui filtrent et transforment l'entrée pour extraire des caractéristiques significatives, comme les formes et les textures, idéales pour des tâches comme la reconnaissance faciale ou l'analyse d'imagerie médicale.
Les réseaux DNN, ou réseaux de déconvolution, sont souvent utilisés pour des tâches de reconstruction d'image, jouant un rôle crucial dans des applications comme l'amélioration d'image ou la vision par ordinateur.
Par exemple, un DNN est capable d'améliorer la résolution d'une vieille vidéo de surveillance pour aider à identifier un suspect.
Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont conçus pour gérer des séquences de données, comme le texte ou le son. Ils sont idéaux pour la traduction automatique ou la reconnaissance vocale.
Leur particularité est de prendre en compte non seulement l'entrée actuelle mais aussi les entrées précédentes, leur permettant de 'se souvenir' d'informations d'une étape à l'autre.
Par exemple, un RNN peut prédire le mot suivant qu'un utilisateur est susceptible de taper dans une application de messagerie en se basant sur les mots précédemment tapés.
Les réseaux FeedForward sont la forme la plus simple de réseaux de neurones.
L'information y circule dans une seule direction, de l'entrée vers la sortie, sans boucle. Ils sont souvent utilisés pour des tâches de classification simples.
Par exemple, un simple réseau FeedForward peut catégoriser des emails en "urgent", "important", "secondaire" ou "spam" basé sur le contenu du texte.
Les réseaux LSTM (Long Short-Term Memory) sont une variante avancée des RNN, capables de se souvenir d'informations sur de longues périodes, les rendant utiles dans la compréhension du langage naturel.
Ils sont conçus pour éviter le problème de 'disparition du gradient' rencontré dans les RNN standards, les rendant particulièrement efficaces pour apprendre des dépendances à long terme dans les données.
Par exemple, un LSTM peut apprendre les séquences dans les cours de la bourse et prédire les tendances futures sur des périodes prolongées.
Notre formation Data Scientist de 5 semaines offre une initiation complète au Machine Learning et aux réseaux de neurones.
La première semaine se concentre sur les fondamentaux de la data science, incluant les métiers, le vocabulaire, les outils principaux et la gestion de projets data.
Les semaines suivantes abordent des compétences techniques comme la manipulation de données avec SQL, la modélisation avec PowerBI et le DAX, ainsi que le data storytelling.
L'aspect distinctif de cette formation est son focus sur les réseaux de neurones dès la troisième semaine, où les participants découvrent les CNN, RNN, et LSTM, et leur application pratique.
La formation se termine par un projet final, permettant aux participants de développer et d'entraîner leur propre réseau de neurones, les préparant ainsi à une carrière enrichissante dans la data science et l'intelligence artificielle.
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