Table des matières:
- Définition - Que signifie réseau de neurones artificiels (RNA)?
- Techopedia explique Artificial Neural Network (ANN)
Définition - Que signifie réseau de neurones artificiels (RNA)?
Un réseau de neurones artificiels (ANN) est un modèle de calcul basé sur la structure et les fonctions des réseaux de neurones biologiques. Les informations qui circulent à travers le réseau affectent la structure de l'ANN parce qu'un réseau de neurones change - ou apprend, dans un sens - en fonction de ces entrées et sorties.
Les RNA sont considérés comme des outils de modélisation de données statistiques non linéaires où les relations complexes entre les entrées et les sorties sont modélisées ou des modèles sont trouvés.
ANN est également connu comme un réseau de neurones.
Techopedia explique Artificial Neural Network (ANN)
Une RNA présente plusieurs avantages, mais l'un des plus reconnus est le fait qu'elle peut réellement tirer des enseignements des séries de données d'observation. De cette façon, ANN est utilisé comme un outil d'approximation de fonction aléatoire. Ces types d'outils permettent d'estimer les méthodes les plus rentables et idéales pour arriver à des solutions tout en définissant des fonctions ou des distributions informatiques. ANN prend des échantillons de données plutôt que des ensembles de données entiers pour arriver à des solutions, ce qui permet d'économiser du temps et de l'argent. Les RNA sont considérés comme des modèles mathématiques assez simples pour améliorer les technologies existantes d'analyse des données.
Les RNA ont trois couches qui sont interconnectées. La première couche est constituée de neurones d'entrée. Ces neurones envoient des données à la deuxième couche, qui à son tour envoie les neurones de sortie à la troisième couche.
La formation d'un réseau neuronal artificiel implique de choisir parmi des modèles autorisés pour lesquels il existe plusieurs algorithmes associés.
