Qu'est-ce que l'apprentissage neuronal?
L'apprentissage neuronal est basé sur la conviction que le cerveau fonctionne comme un ordinateur lorsqu'il traite de nouvelles informations. L'entrée des données, l'organisation et la récupération sont des considérations primaires. La base biologique de l'apprentissage neuronal est un système neuronal, qui fait référence à la structure interconnectée des cellules cérébrales. Cette compréhension de la relation entre la structure et la fonction du cerveau a été appliquée au développement de meilleurs concepts d'apprentissage et de rétention de mémoire. Le cadre sert également de base aux systèmes de réseaux de neurones artificiels.
Selon le modèle d'apprentissage neuronal, l'information entre d'abord dans le cerveau par entrée de données. Le cerveau doit ensuite stocker ces informations et les combiner avec des informations déjà présentes via l'organisation des données. La dernière étape est la récupération des données, dans laquelle le cerveau développe des systèmes pour prendre des informations stockées dans l'esprit et les utiliser. L'apprentissage neuronal fait ainsi référence à ces processus collectifs dans lesquels le cerveau rassemble, stocke et utilise des informations gaspiré à travers des expériences de vie. Parfois, les processus d'apprentissage deviennent si codés dans le cerveau que la recherche d'informations se produit presque automatiquement, comme dans des situations menaçantes.
La mémoire est donc un concept vital de l'apprentissage neuronal, tout comme avec les ordinateurs. Le codage efficace des informations peut être aidé avec des techniques mnémoniques. Ces méthodes impliquent de mémoriser de gros morceaux d'informations via des indices de mémoire. Par exemple, un individu peut chercher à apprendre une longue chaîne de mots en créant une phrase dans laquelle chaque mot contient la première lettre de chaque mot de la liste. Une autre approche pourrait impliquer la création d'une image visuelle imaginative qui représente un mot. Cette approche est courante dans la mémorisation d'informations complexes comme les termes médicaux.
Les appareils mnémoniques dépendent souvent d'un autre concept important dans l'apprentissage neuronal: le type de style d'apprentissage Un cerveau est le plus câblé pour implacage. Some individuals are more proficient with visual learning methods, while others work better when learning is more reading or word-based. D'autres approches peuvent inclure l'apprentissage auditif et l'apprentissage coopératif appliqué.
Certains enseignants d'apprentissage neuronal adoptent une approche holistique de l'apprentissage. En d'autres termes, les individus devraient considérer les idées et les concepts de manière naturaliste, plutôt que de s'appuyer sur des méthodes d'apprentissage par cœur qui mettent l'accent sur des faits spécifiques et isolés. La prise de notes peut ainsi consister en une approche en forme d'arbre dans laquelle les concepts se ramifient les uns des autres et les individus créent leurs propres associations uniques pour solidifier les concepts dans leur mémoire.
La transmission et le stockage des informations se produisent parmi les réseaux de neurones ou les cellules cérébrales. Les réseaux de neurones sont également à la base d'une grande intelligence artificielle. En fait, l'apprentissage neuronal fait parfois référence aux méthodes de conception de l'intelligence artificielle qui imitent les structures neuronales humaines. De tels réseaux de neurones ont provutile dans de nombreuses arènes de performances de la machine complexes allant de la reconnaissance vocale à la mise en œuvre des contrôles des robots.
Pour ces méthodes, les petites structures artificielles qui s'appuient sur les neurones humains sont appelées unités ou nœuds. Comme les neurones, ces unités sont programmées pour recevoir des informations entrantes, ou entrées, ainsi que pour transmettre des informations ou une sortie. Dans les machines d'intelligence artificielle, les composants d'entrée et de sortie sont connectés à plusieurs reprises afin que les associations soient créées dans le système d'intelligence artificielle. Ces associations formées constituent un apprentissage neuronal pour le système et - comme l'apprentissage humain - les associations peuvent être renforcées car elles sont codées et mémorisées. Le renforcement se produit via des règles d'apprentissage ou des mesures pondérées et des algorithmes neuronaux mathématiques.