Importance de l'intelligence artificielle et du réseau de neurones

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle ?

C’est la science et l’ingénierie de la fabrication de machines, en particulier de programmes informatiques intelligents, intelligents et brillants. De même, l’intelligence artificielle est la simulation de l’intelligence humaine que la machine traite et les systèmes informatiques.

Ces processus incluent :

  • Apprentissage : la procession et la collecte d’informations et de règles d’utilisation des informations.
  • Raisonnement : utiliser les règles et les lignes directrices pour parvenir à la conclusion et aux objectifs.
  • auto-correction.

Avantages de l’intelligence artificielle :

  • Il peut effectuer facilement les tâches complexes qui nous sont difficiles.
  • Il peut accomplir la tâche et le devoir plus rapidement que nous.
  • Moins d’erreurs et de défauts.
  • Donne des résultats précis.
  • Il permet de découvrir et d’explorer des choses.
  • Il est plus polyvalent que l’homme.

Sous-domaines de l’intelligence artificielle :

  • Réseaux de neurones
  • Théorie des jeux
  • Langages de programmation
  • Systèmes experts
  • Algorithmique génétique
  • Reconnaissance vocale et manuscrite
  • Vision
  • Robotique
  • Algorithmes de recherche
  • Systèmes d’apprentissage
  • Traitement du langage naturel
  • Bases de connaissances communes
  • Logique
  • Agents
  • Planification et prévision
  • Logiciel d’automatisation

Composantes de l’intelligence artificielle :

  • Perception
  • Apprentissage
  • Raisonnement
  • Résolution de problèmes
  • La compréhension du langage.

L’intelligence artificielle et le réseau de neurones sont essentiellement inspirés du réseau neuronal naturel d’un système nerveux humain, c’est-à-dire des neurones du cerveau. Le réseau de neurones ne simule pas les neurones. Le réseau artificiel et neuronal contient généralement moins de 10^11 neurones qui se trouvent dans le cerveau humain. Les neurones artificiels sont appelés unités. Ils sont très simples par rapport aux neurones humains.

Qu’est-ce que l’intelligence artificielle et les réseaux de neurones (ANN) ?

L’inventeur du premier réseau neuronal, le Dr Robert Hecht-Nielsen, définit le réseau de neurones comme suit :
«… un système informatique composé d’un certain nombre d’éléments de traitement simples et hautement interconnectés, qui traitent les informations par leur réponse d’état dynamique aux entrées externes. »

L’intelligence artificielle et le réseau de neurones sont un paradigme de traitement de l’information. Il contient un grand nombre de neurones interconnectés. Il est conçu pour des applications telles que la reconnaissance de formes et la classification des données.

Objectif du réseau de neurones artificiels :

Son objectif est de fournir et de traiter l’information de la même manière que le cerveau humain.
Dans le réseau neuronal, il y a la connectivité dynamique. Dans ce contexte, le est collective. La mémoire est distribuée, internalisée et à court terme. Il y a redondance et partage des responsabilités. Il est applicable si les règles sont inconnues et compliquées ou si les données sont bruyantes ou partielles.
Chaque neurone de l’ANN reçoit un grand nombre d’entrées. Les fonctions sont appliquées à ces entrées, ce qui entraîne le niveau d’activation des neurones. Il contient la valeur de sortie du neurone.

Modèle de réseau de neurones artificiels :

Le réseau de neurones artificiels est conçu de la manière suivante :

  • Mode neurone : Il s’agit de l’unité de traitement de l’information du réseau neuronal.
  • Une architecture : un groupe de neurones reliant les neurones. Chaque neurone a un poids.
  • Un algorithme d’apprentissage : Il est utilisé pour l’entraînement du réseau neuronal en modifiant les pondérations afin de connaître précisément la tâche d’apprentissage.

L’objectif est d’obtenir le réseau neuronal qui est également formé et généralisé.

Travail de l’ANN :

Dans ANN, chaque flèche représente une connexion entre deux neurones. Il indique le chemin du flux de l’information. Chacune des connexions possède un poids et un nombre entier. Il contrôle le signal et la connexion entre les deux neurones.

Si le réseau génère la sortie ou le résultat souhaité, il n’est pas nécessaire de modifier les pondérations. Alors que si le réseau génère des résultats médiocres ou erronés, il est nécessaire de modifier les pondérations afin d’améliorer les résultats et les résultats.

Il s’agit d’une approche d’apprentissage automatique qui modélise le cerveau humain. Il se compose d’un grand nombre de neurones artificiels.

L’entrée du réseau est représentée par x1. Chacune de ces entrées est multipliée par les pondérations.

sum = w1 x1 +… + wnxn

Ces produits sont simplement alimentés par la fonction de transfert afin de générer le résultat qui est la sortie.

Types de réseaux de neurones artificiels :

Le réseau de neurones est parfois défini en fonction de sa profondeur. Le nombre de couches entre l’entrée et la sortie est toujours inconnu. C’est pourquoi il est également connu pour son apprentissage profond. Il peut également être décrit par le nombre de nœuds cachés du modèle ou par le nombre d’entrées et de sorties de chaque modèle.

Il en existe deux types :

  1. FeedForward ANN.
  2. Feedback ANN.

FeedForward ANN :

Dans ce cas, le flux est unidirectionnel. Les informations seront transmises directement à la sortie via l’entrée. Il se peut qu’il y ait ou non un calque masqué. Une unité envoie des informations aux autres unités dont elle ne reçoit pas d’informations. Il a une fonction linéaire. Il n’y a pas de boucle de rétroaction. Ils sont utilisés dans la reconnaissance de formes ou dans la reconnaissance de classification. Ils ont des entrées et des sorties fixes.

Feedback ANN :

Dans ce cas, les boucles sont autorisées. Il s’agit d’un réseau de neurones complexe et récurrent. Ils sont utilisés dans .

Avantages du réseau de neurones artificiels :

  • Le réseau de neurones artificiels peut effectuer les tâches que les programmes linéaires ne peuvent pas effectuer.
  • Un réseau de neurones peut apprendre et il n’a pas besoin d’être reprogrammé.
  • Ils peuvent gérer les données manquantes.
  • Il peut fonctionner même dans des endroits bruyants.
  • Le réseau de neurones est facile à entretenir.
  • Il a une grande précision.
  • Le réseau de neurones est indépendant des hypothèses précédentes.
  • Le réseau neuronal peut être implémenté dans du matériel parallèle.
  • Apprentissage autonome et généralisation.
  • La

  • redondance du réseau.
  • Corruption progressive.

Inconvénients du réseau de neurones artificiels :

  • Le comportement inexpliqué des systèmes réseau.
  • ANN dépend du matériel.
  • Ils éprouvent des difficultés à montrer les problèmes au réseau.
  • La durée du réseau est inconnue.
  • Il est difficile de déterminer la bonne structure du réseau.

Applications d’un réseau de neurones :

  1. Classement
  2. Reconnaissance
  3. Évaluation
  4. Prévision et prévision.

Classement :

  • En marketing : il est utilisé dans la classification des modèles.
  • En médecine : il est utilisé en échographie, EEG, diagnostic médical et classification des images électrocardiographiques.
  • En défense : il est utilisé dans la classification des images radar et sonar.
  • Dans l’agriculture et la pêche : il est utilisé dans le classement des fruits et des captures.

Reconnaissance et prédiction :

  • En informatique et en télécommunication : Il est utilisé dans la reconnaissance vocale, visuelle et manuscrite.
  • En finance : il est utilisé pour la vérification des signatures.

Évaluation :

  • En ingénierie : il est utilisé dans le contrôle de l’inspection des produits.
  • En défense : il est utilisé dans le suivi des cibles.
  • Insécurité : il est utilisé dans la détection de mouvement et dans les correspondances d’empreintes digitales.

Prévision et prévision :

  • En finance : Il est utilisé dans le taux de change et dans les prévisions boursières.
  • En agriculture : Il est utilisé dans la prévision du rendement des cultures.
  • En marketing : il est utilisé dans la prévision des ventes.
  • En météorologie : Il est utilisé dans les prévisions météorologiques.

Portée future :

Une compréhension de l’avenir des réseaux de neurones et de leur application aidera les chercheurs à apprécier leur importance. La recherche sur l’intelligence artificielle est orientée vers le développement de la vie artificielle qui n’est pas pouvant être créé sans que l’unité de traitement artificielle semblable au cerveau ne fasse partie intégrante de ses comportements et de sa structure physique.

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