1. Réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks)
2. Réseaux de neurones récurrents (Recurrent Neural Networks)
3. Réseaux de neurones adverses (Adversarial Neural Networks)
4. Apprentissage profond (Deep Learning)
5 Réseaux de neurones génératifs (Generative Neural Networks)
Il s’agit d’une technique d’apprentissage automatique basée sur la simulation du fonctionnement du cerveau. Les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour la reconnaissance de la parole, la reconnaissance d’image, la prédiction de la demande, la traduction automatique, etc.
1. Réseaux de neurones convolutifs (Convolutional Neural Networks)
Cette branche de l’IA implique l’utilisation de réseaux de neurones pour l’analyse d’images et de vidéos. Cela peut être utilisé pour des applications de reconnaissance faciale, de détection d’objets, etc.
2. Les réseaux de neurones récurrents (Recurrent Neural Networks)
Les RNN sont une classe de modèles de réseaux de neurones artificiels qui sont souvent utilisés pour traiter des données séquentielles.
Contrairement aux réseaux de neurones classiques, qui prennent une entrée fixe et produisent une sortie fixe, les RNN peuvent prendre en compte les entrées séquentielles en les traitant une par une et en conservant une mémoire interne qui capture l’information contextuelle de chaque élément de la séquence. Cette mémoire interne est souvent appelée l’état caché ou la représentation cachée.
Les RNN sont capables de prédire la prochaine étape dans une séquence, de générer une séquence complète à partir d’une entrée partielle, et même d’effectuer des tâches de classification ou de régression sur des données séquentielles.
Les RNN ont été utilisés dans une grande variété d’applications, notamment la reconnaissance de la parole, la traduction automatique, la génération de texte, la prédiction de la prochaine action dans un jeu vidéo, et bien plus encore.
Il existe plusieurs variantes de RNN, notamment les LSTM (Long Short-Term Memory) et les GRU (Gated Recurrent Unit), qui ont été développées pour améliorer la capacité des RNN à capturer des dépendances à long terme dans les séquences.
3. Réseaux de neurones adverses (Adversarial Neural Networks)
Les « Adversarial Neural Networks » (ou GAN pour « Generative Adversarial Networks » en anglais) sont un type de réseau de neurones artificiels qui peuvent générer des données synthétiques très réalistes en apprenant à partir de données réelles.
Le GAN est composé de deux réseaux de neurones: un générateur et un discriminant. Le générateur apprend à créer des exemples synthétiques en prenant en compte une distribution aléatoire en entrée, tandis que le discriminant apprend à distinguer les exemples synthétiques des exemples réels. Les deux réseaux sont entraînés en parallèle, avec le discriminant qui cherche à devenir de plus en plus précis pour distinguer les exemples réels des exemples synthétiques, tandis que le générateur cherche à tromper le discriminant en produisant des exemples synthétiques de plus en plus réalistes.
Le GAN est souvent utilisé pour la génération d’images réalistes, mais il peut également être utilisé pour d’autres types de données, comme la génération de musique ou de texte.
Les GAN ont été largement utilisés dans l’industrie de la création de contenu, pour la production d’images et de vidéos, ainsi que dans d’autres domaines tels que la reconnaissance d’images, la traduction automatique et la synthèse de voix.
4. Apprentissage profond (Deep Learning)
Cette branche de l’IA implique l’utilisation de réseaux de neurones profonds avec de nombreuses couches pour apprendre à partir de données. Cela peut être utilisé pour la reconnaissance d’image, la reconnaissance de la parole, la classification de texte, etc.
5. Réseaux de neurones génératifs (Generative Neural Networks)
c.f.: Réseaux de neurones adverses (Adversarial Neural Networks)
