Qu'est-ce qui est impliqué dans la programmation de réseaux de neurones?
La programmation de réseau neuronal est assez compliquée et peut utiliser différents langages de programmation et du matériel informatique pour réaliser un réseau neuronal artificiel (ANN). En général, cependant, ce type de programmation commence par l'établissement de paramètres qui peuvent être utilisés pour décrire des objets, puis séparent ces objets en catégories. Différents types d’entrées peuvent ensuite être introduits dans ce système pour permettre au programme d’analyser les paramètres entrants et d’indiquer comment l’entrée doit être catégorisée. La programmation de réseau de neurones répète généralement ce processus plusieurs fois pour permettre au réseau d '«apprendre» des réponses correctes et incorrectes pour différentes entrées.
Un réseau de neurones est un grand réseau constitué d'éléments individuels, appelés neurones dans le cerveau humain, souvent imités par ceux qui travaillent sur l'intelligence artificielle (IA). La programmation de réseau neuronal est généralement utilisée pour créer des réseaux neuronaux artificiels qui imitent les fonctions du cerveau humain pour la résolution de problèmes et la catégorisation d'objets différents. Cette programmation peut utiliser différentes langues et syntaxes, en fonction des préférences du programmeur et de l'objectif général de l'ANN conçu. Le matériel et les logiciels sont utilisés dans la programmation de réseaux neuronaux, des circuits individuels étant souvent utilisés pour émuler les neurones distincts trouvés dans les réseaux neuronaux biologiques.
La programmation de réseau neuronal peut commencer avec la création du réseau et divers paramètres utilisés pour identifier différents objets. L'entrée est introduite dans le réseau de neurones et le programme est autorisé à analyser cette entrée pour déterminer divers identifiants utilisés dans la catégorisation de l'entrée reçue. Quelqu'un peut entrer des paramètres différents sur les types de chiens, par exemple, grand et petit, queue ou pas de queue, poilu ou sans poils. La programmation de réseau neuronal implique ensuite que le réseau neuronal analyse les paramètres individuels pour identifier un type particulier de chien identifié.
Si le réseau identifie des paramètres tels que grand, queue et poilu, par exemple, il peut alors conclure que l'entrée est destinée à identifier un berger allemand. Si les mêmes informations avaient amené le réseau à identifier un chihuahua, l'analyse aurait été incorrecte et le réseau de neurones aurait «tiré les leçons» de l'erreur d'identification correcte du chien à l'avenir. Ceci est, bien sûr, un exemple simple du fonctionnement de la programmation de réseau neuronal et le processus réel implique généralement des centaines, voire des milliers de paramètres et de nombreuses vérifications effectuées par le réseau. Grâce à ce processus, le réseau établit un moyen d'identifier correctement l'entrée dans le futur, permettant ainsi à la programmation de réseau neuronal de créer des systèmes d'IA qui tirent efficacement parti des erreurs et s'adaptent aux nouvelles données.