Un « réseau neuronal » est une architecture informatique avancée calquée sur les neurones présents dans le cerveau humain. Il fonctionne en simulant le processus de transmission et de traitement de l'information via des nœuds interconnectés communément appelés neurones artificiels ou simplement neurones. Dans le contexte de l'intelligence artificielle (IA) et de l'apprentissage automatique (ML), les réseaux de neurones constituent la principale technique sur laquelle les modèles de Deep Learning sont construits, permettant aux ordinateurs de reconnaître des modèles, d'analyser des données et de faire des prédictions ou des décisions sans programmation explicite.
Les réseaux de neurones se composent d'une couche d'entrée, d'une ou plusieurs couches cachées et d'une couche de sortie, chaque couche contenant un certain nombre de neurones. La couche d'entrée reçoit des données brutes telles que du texte ou des images, la ou les couches cachées traitent les données et la couche de sortie fournit le résultat final sous forme de classification, de prédiction ou de décision. Les neurones au sein de ces couches sont reliés par des voies appelées synapses, auxquelles sont attribuées des pondérations qui déterminent l'importance d'une entrée particulière. L'apprentissage se produit lorsqu'un réseau neuronal affine ces poids pour minimiser les erreurs, augmentant ainsi la précision de ses prédictions.
L'un des types de réseaux de neurones les plus utilisés est le réseau de neurones convolutifs (CNN), spécialisé dans les tâches basées sur l'image telles que la reconnaissance d'objets, la classification d'images et la vision par ordinateur. Un autre type populaire est le réseau LSTM (Long Short-Term Memory), conçu pour traiter des données de séquence ou des données de séries chronologiques, ce qui le rend adapté à des applications telles que la reconnaissance de texte et de parole, le traitement du langage naturel et les prévisions financières.
Les réseaux de neurones ont été mis en œuvre dans divers domaines, allant des soins de santé à la finance, et des véhicules autonomes aux systèmes de recommandation. Dans le domaine des soins de santé, les réseaux neuronaux ont été utilisés pour détecter et diagnostiquer des maladies grâce à l'imagerie médicale ; par exemple, détecter avec précision les cancers dans les mammographies. En finance, les réseaux de neurones peuvent être utilisés pour prévoir les tendances du marché, analyser les facteurs de risque et fournir des recommandations de trading automatisées. Des entreprises comme Tesla et Waymo ont exploité les réseaux neuronaux dans leurs systèmes de véhicules autonomes pour la reconnaissance d'objets et la détection de l'environnement. Les systèmes de recommandation, comme ceux utilisés par Netflix et Amazon, utilisent des réseaux de neurones pour analyser les préférences des utilisateurs et fournir des recommandations de contenu personnalisées.
Chez AppMaster, une puissante plateforme no-code pour le développement d'applications, les réseaux de neurones peuvent être intégrés aux applications backend, Web et mobiles. Les clients peuvent utiliser ces applications pour des tâches telles que la reconnaissance d'images, l'analyse de texte et les systèmes d'aide à la décision. Grâce aux outils visuels d' AppMaster, les utilisateurs peuvent rapidement concevoir et créer des applications intégrant des réseaux de neurones, sans avoir besoin d'une expertise approfondie en programmation.
La plateforme AppMaster permet aux clients de générer des applications backend avec Go (Golang), des applications Web avec le framework Vue3 et JS/TS, et des applications mobiles en utilisant une approche basée sur serveur basée sur Kotlin et Jetpack Compose pour Android, ainsi que SwiftUI pour iOS. Cela permet une intégration transparente des réseaux neuronaux dans les applications, offrant aux utilisateurs des capacités d'IA de pointe.
De plus, la plateforme AppMaster adhère aux meilleures pratiques essentielles de développement logiciel, telles que la génération automatique de scripts de migration de schéma de base de données, ainsi que la création d'une documentation Swagger (OpenAPI) complète et à jour pour endpoints du serveur. À chaque modification apportée à l'application, AppMaster régénère l'application à partir de zéro, éliminant ainsi la dette technique et garantissant des performances et une évolutivité optimales.
En résumé, un réseau de neurones est un modèle informatique qui simule la structure et la fonction des neurones humains, permettant un apprentissage, une analyse et une prise de décision efficaces dans diverses applications. En tirant parti des réseaux neuronaux et d'autres techniques avancées d'IA et de ML, des plateformes comme AppMaster permettent aux entreprises et aux particuliers de développer des applications de pointe qui résolvent des problèmes du monde réel et optimisent l'expérience utilisateur dans divers secteurs.
