Qu'est-ce qu'un réseau de neurones adaptatif?
Un réseau neuronal adaptatif est un système qui traite des informations et apporte des ajustements au réseau si nécessaire. Ces réseaux peuvent être trouvés dans les systèmes informatiques ou dans les formes de vie organiques. Ils sont utilisés pour interpréter de grandes quantités d’informations complexes et sont à la base des technologies modernes d’intelligence artificielle.
Un réseau neuronal adaptatif créé par l'homme, également appelé réseau neuronal artificiel, est modélisé d'après les réseaux neuronaux existant naturellement dans le cerveau des humains et des animaux. Ils fonctionnent à l'aide d'une série de capteurs de collecte d'informations - les neurones - qui sont interprétés par une unité de traitement centrale. Ces connexions peuvent modifier et changer la manière dont elles interagissent avec l'unité de traitement centrale en fonction de leur propre évaluation de la manière la plus efficace d'accomplir leurs fonctions.
Un réseau neuronal adaptatif «apprend» de deux manières principales: l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. L'apprentissage supervisé nécessite un homologue humain qui indique au réseau comment interpréter et interagir avec divers intrants. Le but de ce style d’apprentissage est d’éviter toute erreur dans les méthodes utilisées par le réseau neuronal adaptatif pour traiter les informations et de renforcer les actions souhaitées du réseau.
L'apprentissage non supervisé repose sur l'unité de traitement centrale qui interagit avec son environnement et prend ses propres décisions sur la manière dont elle devrait fonctionner, sur la base de sa programmation d'origine. Pour ce faire, il organise et réorganise les informations qu'il reçoit et fait des prédictions sur les résultats potentiels de la modification de ces données. Un réseau peut apprendre en ligne ou hors ligne. L'apprentissage en ligne signifie que le réseau apprend lorsqu'il effectue également des tâches. L'apprentissage hors ligne nécessite que le réseau apprenne séparément de l'action.
Actuellement, quatre tâches principales sont effectuées par des réseaux de neurones adaptatifs. Ils traitent tous du traitement et de l'interprétation des modèles. Premièrement, il y a la classification, où le réseau examine un certain nombre de modèles et regroupe les modèles associés en groupes.
Une deuxième tâche qu'un réseau neuronal adaptatif peut effectuer consiste à reconnaître et à interpréter un motif, tel que des mots écrits ou parlés. Ce faisant, il peut tenter de comprendre des modèles complètement inconnus en se basant sur sa compréhension des modèles associés. Fournir une estimation de la valeur d'une fonction est la troisième tâche principale et est souvent utilisé en science ou en ingénierie. La quatrième tâche principale que peut effectuer un réseau neuronal adaptatif consiste à prédire ce qui se passera dans le futur si des modifications sont apportées à certains modèles de données.
Un réseau de neurones artificiels est une forme d'intelligence artificielle et ses utilisations les plus modernes impliquent une technologie robotique avancée. Il est plus couramment utilisé par les analystes de données, car leurs tâches consistent à interpréter et à trier de grandes quantités d’informations. Un réseau de neurones artificiels peut aider un analyste à organiser ses données, à effectuer des recherches et à tester les modifications possibles des produits et services de son entreprise. À mesure que la technologie progresse, les applications des réseaux de neurones deviendront plus courantes.