Réseau de neurones artificiels

Un réseau de neurones artificiels désigne un modèle informatique et logique inspiré de manière lointaine par la structure biologique des neurones du cortex cérébral, conçu pour traiter des informations complexes et accomplir des tâches d’apprentissage automatique. Techniquement, il se compose de plusieurs couches d’unités de calcul interconnectées, appelées neurones virtuels, qui reçoivent des données d’entrée, leur appliquent des coefficients mathématiques nommés poids et transmettent le résultat via une fonction d’activation. Grâce à des algorithmes de rétropropagation mis en œuvre de manière rigoureuse durant la phase d’entraînement, le système ajuste ses paramètres pour minimiser ses erreurs et détecter des motifs récurrents au sein du Big Data. Cette architecture d’avant-garde constitue le fondement mathématique direct du deep learning contemporain.