Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) constituent une catégorie particulière de modèles d’apprentissage automatique inspirés de la structure du cerveau humain. Ils sont composés de « neurones » interconnectés, organisés en couches. L’apprentissage automatique (ML) est un sous-domaine de l’intelligence artificielle dans lequel des algorithmes apprennent des modèles à partir de données afin de faire des prédictions ou de prendre des décisions, plutôt que de suivre des règles codées manuellement. L’apprentissage automatique est un sous-domaine de l’intelligence artificielle dans lequel les ordinateurs apprennent à effectuer des tâches sans être explicitement programmés pour chaque action. Au lieu de règles rigides, les machines analysent de grandes quantités de données, y identifient des modèles, des relations et des structures, et améliorent leurs performances sur la base de ces expériences.
Les réseaux neuronaux artificiels (RNA) sont des algorithmes inspirés du fonctionnement du cerveau humain. Ils constituent la colonne vertébrale de l’apprentissage automatique et du deep learning. En identifiant des modèles complexes dans de grands volumes de données, ils permettent de nombreuses applications.
