Réseaux de neurones pour les ingénieurs en apprentissage automatique : les 5 principaux types à connaître
Publié: 2021-01-29Lorsque le codage manuel devient trop complexe et impossible à gérer directement pour les humains, des algorithmes d'apprentissage automatique sont nécessaires. Une grande quantité de données est transmise à un algorithme d'apprentissage automatique et la sortie souhaitée est définie par les programmeurs. L'algorithme travaille avec les données et recherche le meilleur modèle pour obtenir la sortie souhaitée définie.
Prenons un exemple d'une situation aussi complexe. Reconnaissance d'un objet tridimensionnel de la vie réelle. Maintenant, écrire un tel programme n'est pas une partie de plaisir pour les programmeurs car nous ne savons pas comment le processus se déroule dans notre cerveau. Et même si nous sommes capables de déchiffrer comment un cerveau humain effectue réellement le processus, il pourrait ne pas être suffisamment faisable pour un humain de le programmer en raison de sa grande complexité.
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L'approche d'apprentissage automatique consiste à collecter de grandes quantités d'exemples qui ont une sortie particulière pour une entrée donnée. L'algorithme d'apprentissage automatique utilise des exemples pour produire un programme permettant d'effectuer un travail complexe. L'apprentissage automatique est moins cher que d'embaucher de nombreux programmeurs humains pour travailler sur un code complexe.
Voici une liste des 5 principaux types de réseaux de neurones que les passionnés d'apprentissage automatique doivent connaître :
Table des matières
Top 5 des types de réseaux de neurones
1. Réseau neuronal d'anticipation
Dans Feedforward Neural Network, tous les nœuds sont entièrement connectés et les données sont transmises à différentes notes d'entrée jusqu'à ce qu'elles atteignent le nœud de sortie. Les données se déplacent dans une seule direction du premier niveau au nœud de sortie. Ici, la somme des produits des entrées et des poids est calculée puis introduite dans la sortie.
Dans ce réseau de neurones, les couches cachées n'ont aucun contact avec le monde extérieur et c'est la raison pour laquelle elles sont nommées couches cachées. Feedforward Neural Network est conçu pour traiter les données qui ont beaucoup de bruit.
De plus, les réseaux de neurones Feedforward sont les types les plus simples de réseaux de neurones artificiels. Et pour minimiser les erreurs dans la prédiction, l'algorithme de rétropropagation est utilisé pour mettre à jour les valeurs des poids. Peu d'applications de Feedforward Neural Network incluent la reconnaissance de formes, la reconnaissance vocale par vision par ordinateur, la reconnaissance de cibles sonar, la reconnaissance faciale et la compression de données.
2. Réseau de neurones à fonction de base radiale
Les réseaux de neurones à fonction de base radiale ont un taux d'apprentissage rapide et une approximation universelle. Ils sont généralement utilisés pour des problèmes d'approximation de fonctions. Ils ont deux couches et sont utilisés pour considérer la distance de n'importe quel point par rapport au centre. Dans les couches internes, les caractéristiques sont unies avec la fonction de base radiale, et la sortie de cette première couche est prise en compte pour le calcul de la sortie dans la couche suivante.
Les réseaux de neurones à fonction de base radiale ont été largement mis en œuvre dans les systèmes de restauration de l'alimentation pour rétablir l'alimentation dans les plus brefs délais. D'autres cas d'utilisation du réseau neuronal à fonction de base radiale sont la prédiction de séries chronologiques, la classification et le contrôle du système.
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3. Réseau de neurones convolutifs
Les réseaux de neurones convolutifs sont largement utilisés dans l'analyse des visuels. Ils sont très précis et suivent un modèle hiérarchique qui fonctionne pour construire un réseau en forme d'entonnoir qui donne finalement une couche complètement connectée où tous les neurones sont connectés et la sortie est traitée.
Dans la couche convolutive avant que le résultat ne passe à la couche suivante, la couche convolutive utilise une opération convolutive sur l'entrée grâce à laquelle le réseau peut être beaucoup plus profond et avec moins de paramètres.
En conséquence, les réseaux de neurones convolutionnels sont très puissants pour la reconnaissance visuelle, les systèmes de recommandation et le traitement du langage naturel. Un réseau neuronal convolutif est comparable au modèle de connexion entre les neurones du cerveau humain.
Les réseaux de neurones convolutifs peuvent également être utilisés pour identifier la paraphrase et sont également applicables à la classification d'images, à la détection d'anomalies et au traitement du signal. Ils peuvent également être utilisés dans l'analyse et la reconnaissance d'images dans le secteur agricole où les données météorologiques sont extraites des satellites pour les prévisions.
4. Réseau neuronal récurrent
Les réseaux de neurones récurrents sont une variante du réseau de neurones Feedforward. Dans un réseau neuronal récurrent, la sortie d'une couche particulière est réinjectée dans l'entrée. Ce processus permet de prédire le résultat de la couche. La première couche formée est similaire au réseau Feedforward et dans les couches successives, le processus de réseau neuronal récurrent se produit.
À chaque étape, chaque nœud se souvient de certaines informations obtenues à l'étape de temps précédente. En bref, chaque nœud agit comme une cellule mémoire et se souvient de certaines informations obtenues à l'étape précédente lors du calcul et de l'exécution des opérations.
De cette façon, si une prédiction est erronée, le système apprend lui-même et s'efforce d'obtenir la bonne prédiction pendant le processus de rétropropagation. Le réseau neuronal récurrent est très utile pour la reconnaissance vocale.
Un inconvénient de ce réseau de neurones est sa vitesse de calcul lente et il ne peut pas se souvenir des informations pendant très longtemps. Les autres cas d'utilisation des réseaux de neurones récurrents sont la traduction automatique, le contrôle de robots, la prédiction de séries chronologiques, la détection d'anomalies de séries chronologiques, la composition musicale et l'apprentissage du rythme.
5. Réseau neuronal modulaire
Un réseau neuronal modulaire consiste en une série de réseaux neuronaux indépendants qui sont modérés par un intermédiaire. Les réseaux de neurones indépendants fonctionnent indépendamment et exécutent des sous-tâches. Les différents réseaux de neurones n'interagissent pas entre eux pendant le processus de calcul. Et grâce à cela, les processus de calcul complexes sont effectués relativement plus rapidement car ils sont décomposés en tâches indépendantes.
Le temps de calcul de tout réseau de neurones dépend du nombre de nœuds et des connexions entre les nœuds, et dans les réseaux de neurones modulaires, les réseaux indépendants fonctionnent indépendamment. La vitesse de calcul est le résultat de réseaux de neurones non connectés les uns aux autres. La formation d'un réseau de neurones modulaire est extrêmement rapide car chaque module peut être formé indépendamment et plus précisément pour maîtriser sa tâche.
La meilleure partie des réseaux de neurones est qu'ils sont conçus pour fonctionner de la même manière que les neurones du cerveau humain. Et grâce à cela, ils sont capables d'apprendre et de s'améliorer de plus en plus avec l'augmentation des données et de l'utilisation.
De plus, les algorithmes d'apprentissage automatique habituels ont tendance à stagner leurs capacités après un certain point, mais les réseaux de neurones ont la capacité de s'améliorer avec l'augmentation des données et de l'utilisation. Et c'est la raison pour laquelle on pense que les réseaux de neurones seront la base fondamentale sur laquelle la technologie d'intelligence artificielle de prochaine génération sera construite.
Cela signifie qu'il y aura une augmentation rapide des opportunités d'emploi dans ce domaine. Les étudiants ou les professionnels qui souhaitent créer une carrière dans cette industrie peuvent s'inscrire aux cours certifiés upGrad Machine Learning. Les étudiants upGrad se préparent pour l'avenir grâce à un mentorat personnalisé 1: 1 par des experts de l'industrie.
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Lisez également : Explication des principaux modèles d'apprentissage automatique
Conclusion
La technologie moderne d'apprentissage automatique fonctionne sur des modèles informatiques appelés réseaux de neurones artificiels. Différents types de réseaux de neurones suivent des principes similaires à ceux du système nerveux du corps humain. Les réseaux de neurones sont constitués d'un grand nombre de processus qui sont organisés en niveaux et fonctionnent ensemble. Au premier niveau, le réseau neuronal reçoit une entrée brute similaire à la façon dont nos nerfs reçoivent des entrées.
La sortie du premier niveau est transmise à des niveaux successifs pour traiter la sortie finale. Tous les types de réseaux de neurones sont hautement adaptatifs à des cas particuliers et apprennent très rapidement. Les applications des réseaux de neurones vont de la reconnaissance visuelle à la réalisation de prédictions. Compte tenu du potentiel de la technologie et de la demande croissante, les opportunités d'emploi devraient également augmenter rapidement dans un avenir proche.
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