Qu'est-ce que la classification de réseau neuronal?
La classification des réseaux neuronaux est le processus par lequel les ordinateurs peuvent classer les données à l'aide de motifs de circuits trouvés dans des réseaux neuronaux biologiques. Le circuit neuronal est le circuit le plus complexe connu et est capable de traiter plus de données - à la fois en parallèle et en série - que n’importe quel ordinateur existant à partir de 2011. Une des raisons de sa puissance est la capacité d’adaptation des circuits neuronaux. Les connexions, les synapses et les portes logiques fonctionnelles peuvent se renforcer et s'affaiblir en fonction d'informations antérieures et des vitesses de déclenchement neuronale. Cette même adaptation de circuit à une intégration efficace de l’information et au traitement de données aux fins de la classification statistique peut être exploitée par l’incorporation de ces motifs de circuit et méthodes dans des conceptions informatiques.
Le cerveau est une source impressionnante de puissance de traitement associée à des outils de modélisation de données statistiques non linéaires naturels. Les motifs trouvés dans les circuits neuronaux vont des simples unités de traitement aux systèmes complexes d’intégration d’informations. Les systèmes biologiques adaptatifs des réseaux de neurones modifient la manière dont ils traitent les informations en fonction des informations reçues précédemment. De la même manière qu’une personne apprend à masquer le bruit de fond, un réseau de neurones artificiels peut apprendre à pondérer différemment des informations distinctes, en donnant plus de poids aux informations que le système a appris à désigner comme "importantes".
Les modèles informatiques de classification des réseaux neuronaux tirent parti des connaissances acquises grâce à l'étude des capacités de traitement naturelles des réseaux neuronaux, des unités situées dans le circuit au processus de pondération de l'information. Ces motifs peuvent alors être mieux compris, ce qui permet de mieux comprendre le fonctionnement du cerveau et de recréer le motif in silico , ce qui signifie que les ordinateurs sont utilisés pour renforcer le pouvoir de traitement de la classification des réseaux de neurones statistiques. Les applications de la classification des réseaux neuronaux sont vastes, mais les progrès réalisés en 2011 avaient été relativement modestes, en grande partie à cause de la nascence de l'étude et de la compréhension des réseaux neuronaux.
Des méthodes de traitement de l’information intégrant des systèmes adaptatifs imitant les circuits mobiles du cerveau, telles que l’apprentissage automatique basé sur des paramètres de données antérieurs, permettent aux scientifiques de traiter les données de manière unique et dynamique. Certaines personnes disent que cela est nécessaire car l’accumulation de données dans la science augmente de façon exponentielle et que les techniques permettant d’accroître la quantité de données recueillies deviennent de plus en plus efficaces. De nombreux scientifiques pensent que l’assimilation et le traitement des données constitueront le goulet d’étranglement des découvertes scientifiques. Pour l’analyse statistique, les méthodes d’apprentissage non linéaires, basées sur la machine, sont devenues de plus en plus utilisées.
Grâce à un modèle informatique, les programmeurs peuvent créer des réseaux de neurones artificiels constitués de neurones artificiels pour représenter un cerveau mécanique - une unité de traitement d’informations in silico capable de modifier son analyse statistique de manière dynamique en fonction de données évaluées antérieures. Fonder le traitement des données sur la classification des réseaux neuronaux pourrait permettre aux scientifiques de créer des machines plus puissantes et capables d’apprendre. Une machine capable de modifier de façon dynamique ses capacités de classification en fonction d'informations antérieures est un outil puissant conçu pour aider les scientifiques à résoudre les problèmes liés à l'analyse de grandes quantités de données.