Les réseaux de neurones ont été largement utilisés dans plusieurs domaines, tels que la reconnaissance vocale, la classification d'images, la prédiction de séries chronologiques, entre autres. En effet, ils sont capables d’apprendre des modèles complexes à partir de données brutes, devenant ainsi plus précis à mesure qu’ils sont formés avec davantage d’exemples.
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Imaginez que vous disposez d'une application qui reconnaît les images d'animaux et que vous souhaitez apprendre à l'application à reconnaître un chien. Vous montrez à l'application plusieurs images de chiens et dites : "C'est un chien". L'application utilise le réseau neuronal pour analyser les caractéristiques des images de chiens et, au fil du temps, apprend à identifier un chien dans d'autres images.
Au fur et à mesure que vous montrez de plus en plus d’exemples de chiens, l’application reconnaîtra de mieux en mieux les chiens.
Les réseaux de neurones sont devenus de plus en plus populaires ces dernières années, grâce aux progrès de la puissance de calcul et à la disponibilité des données d'entraînement. Si vous souhaitez en savoir plus sur le sujet, vous pouvez consulter le livre « Deep Learning » de Ian Goodfellow, Yoshua Bengio et Aaron Courville, considéré comme une référence en la matière, ou encore l'article « A Few Useful Things to Know About Machine Learning » » de Pedro Domingos , qui fournit une introduction accessible au sujet.
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*Le texte de cet article a été partiellement généré par ChatGPT, un modèle de langage basé sur l'intelligence artificielle développé par OpenAI. Les entrées de texte ont été créées par Curto Nouvelles et réponses intentionnellement reproduites dans leur intégralité. Les réponses de ChatGPT sont générés automatiquement et ne représentent pas les opinions de OpenAI ou des personnes associées au modèle. Toute responsabilité concernant le contenu publié incombe à Curto Nouvelles.
