Réseaux de neurones : Différence entre versions

 
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Là , vous avez fait une conclusion à partir de plusieurs informations. Vous pouvez aussi faire plusieurs conclusions à partir des mêmes informations ( couches cachées )  et à partir de toutes ces conclusions, faire une conclusion finale  ( couche de sortie ).
 
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[[Intelligence artificielle DIY imbatable à l'hexapion]]
 
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|Notes=-datascientest : un site d’une université qui explique plus profondément les domaines de l’intelligence artificielle
 
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Version actuelle datée du 17 mai 2024 à 18:05

Auteur avatarNicolas | Dernière modification 17/05/2024 par Nicco

R seaux de neurones IMG 2031.jpeg

Étape 1 - Choisir les critères de différence

Nous allons faire un réseau de neurones pour différencier 2 personnes ou bien 2 chien, etc…

Moi, je le fais pour mon chien et mon copain Gerard

Cherchez des particularités (classifications ) pour différencier les 2 personnes.




Étape 2 - En faire un réseaux de neurones

Maintenant, faites-en un tableau, un réseau de neurones




Étape 3 - Application

Maintenant essayez ce réseau de neurones :

  1. Prenez une des personnes choisies et contez si il y a plus de critères qui indiquent si c’est elle ou bien l’autre.
  2. Vous pouvez essayer ce réseau de neurones sur n’importe qui/quoi et observer à qui ça ressemble le plus.
  3. Essayez de faire d’autres réseaux de neurones sur scratch ou Python, pour savoir si la personne est énervé ou pas, fille ou garçon, aime ton jeux ou pas etc…

Étape 4 - Réseau de neurones multicouches

Le réseau de neurones que vous avez fait ne contient qu’une seule couche , maintenant vous pouvez passer aux réseaux neuronaux multicouche:

Là , vous avez fait une conclusion à partir de plusieurs informations. Vous pouvez aussi faire plusieurs conclusions à partir des mêmes informations ( couches cachées ) et à partir de toutes ces conclusions, faire une conclusion finale ( couche de sortie ).

Un exemple : voir si c’est un chien ou un homme , qui a un colier, et après, voir si c’est le chien de Gerard ou le mien.



Comment ça marche ?

Observations : que voit-on ?

En décomposant une tâche complexe en pleins de tâches simples, on peut arriver à quelques choses de satisfaisant même avec une machine bête.

Mise en garde : qu'est-ce qui pourrait faire rater l'expérience ?

Si les critères ne sont pas clair et simple, ça peut être plus difficile

Explications

Le réseau de neurones fonctionne par probabilité.

En fonction des critères, le réseau de neurones calcule qu’elle personne il y a plus de chance que ce soit.

Applications : dans la vie de tous les jours

Chat gpt que vous connaîtrez peut-être, fonctionne avec un réseau de neurones, pour calculer les mots.

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Éléments pédagogiques

Objectifs pédagogiques

Avoir une idée du fonctionnement des réseaux de neurones en informatique

Pistes pour animer l'expérience

Faite l’expérience en groupe

Sources et ressources

-datascientest : un site d’une université qui explique plus profondément les domaines de l’intelligence artificielle

-wikipedia : une encyclopédie wiki

-machine learnia.com [[1]]


Dernière modification 17/05/2024 par user:Nicco.

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