Réseau de neurones
Un modèle de nœuds de calcul reliés avec des paramètres ajustables.
Qu’est-ce qu’un réseau de neurones ?
Un réseau relie des nœuds de calcul, souvent en plusieurs couches. Les poids déterminent l’influence des entrées ; les fonctions d’activation transforment les valeurs combinées et permettent notamment des relations non linéaires. L’entraînement ajuste des paramètres adaptés. Le nom reflète une inspiration biologique, sans décrire un cerveau humain. L’application ultérieure à de nouvelles entrées n’est pas automatiquement un nouvel entraînement.
Dans une entreprise fictive, un réseau doit reconnaître un chiffre manuscrit isolé sur l’image d’un formulaire. Il produit une prédiction à partir des pixels. Une écriture ambiguë nécessite le contrôle prévu. Même un chiffre conforme ne prouve pas que le document est rattaché au bon dossier de travail. Reconnaissance et affectation métier demandent donc chacune leurs contrôles.
Sources
Termes associés
- Apprentissage automatiqueLes modèles apprennent des régularités dans les données et les appliquent à de nouvelles entrées.
- Apprentissage profondL’apprentissage automatique avec des réseaux de neurones à plusieurs couches de traitement.
- Grand modèle de langageUn grand modèle de langage traite la langue à partir de motifs appris. Un texte fluide ne prouve ni son exactitude ni l’accès aux données à jour.
- Fiche de modèleUne fiche de modèle documente l’objectif, les bases, les conditions d’évaluation et les limites connues d’une version donnée d’un modèle d’IA.
- Préparation à l’IALa préparation à l’IA porte sur les prérequis d’un projet : objectif, données utilisables, compétences, responsabilités et fonctionnement quotidien.
- Ingénierie du contexteL’ingénierie du contexte prépare les informations de chaque appel au modèle : instructions, messages, sources et état actuel pertinents.
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