🧠 𝗥𝗲́𝘀𝗲𝗮𝘂𝘅 𝗻𝗲𝘂𝗿𝗼𝗻𝗮𝘂𝘅 : 𝗹𝗲 𝗰œ𝘂𝗿 𝗱𝗲 𝗹’𝗮𝗽𝗽𝗿𝗲𝗻𝘁𝗶𝘀𝘀𝗮𝗴𝗲 𝗮𝘂𝘁𝗼𝗺𝗮𝘁𝗶𝗾𝘂𝗲

𝗟𝗲𝘀 𝗿𝗲́𝘀𝗲𝗮𝘂𝘅 𝗻𝗲𝘂𝗿𝗼𝗻𝗮𝘂𝘅, concept central du machine learning, sont inspirés de la structure du cerveau humain.

Ils sont composés de couches interconnectées de "neurones" artificiels, capables de traiter et d’apprendre à partir de données pour accomplir des tâches complexes.

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✅ 𝗣𝗼𝗶𝗻𝘁𝘀 𝗳𝗼𝗿𝘁𝘀 𝗱𝗲𝘀 𝗿𝗲́𝘀𝗲𝗮𝘂𝘅 𝗻𝗲𝘂𝗿𝗼𝗻𝗮𝘂𝘅 :

✔️ 𝗥𝗲𝗰𝗼𝗻𝗻𝗮𝗶𝘀𝘀𝗮𝗻𝗰𝗲 𝗱𝗲 𝗽𝗮𝘁𝘁𝗲𝗿𝗻𝘀 : excellents pour détecter des motifs dans des jeux de données complexes, utiles en vision par ordinateur, traitement de la parole ou modélisation prédictive.
✔️ 𝗔𝗱𝗮𝗽𝘁𝗮𝗯𝗶𝗹𝗶𝘁𝗲́ : ils traitent du texte, de l’audio ou des images, et sont utilisés dans des secteurs variés comme la santé, la finance ou les systèmes autonomes.
✔️ 𝗧𝗿𝗮𝗻𝘀𝗳𝗲𝗿 𝗹𝗲𝗮𝗿𝗻𝗶𝗻𝗴 : les modèles pré-entraînés peuvent être ajustés sur des tâches spécifiques, réduisant les besoins en données et en ressources.
✔️ 𝗧𝗿𝗮𝗶𝘁𝗲𝗺𝗲𝗻𝘁 𝗽𝗮𝗿𝗮𝗹𝗹𝗲̀𝗹𝗲 : grâce aux GPU/TPU, ils traitent de grandes quantités de données efficacement.

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⚠️ 𝗟𝗶𝗺𝗶𝘁𝗲𝘀 𝗲𝘁 𝗰𝗵𝗮𝗹𝗹𝗲𝗻𝗴𝗲𝘀 :

❌ 𝗖𝗼𝗺𝗽𝗹𝗲𝘅𝗶𝘁𝗲́ 𝗰𝗼𝗺𝗽𝘂𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻𝗻𝗲𝗹𝗹𝗲 : l’entraînement de réseaux profonds demande du temps, des ressources et parfois un matériel spécialisé.
❌ 𝗕𝗲𝘀𝗼𝗶𝗻 𝗲𝗻 𝗴𝗿𝗮𝗻𝗱𝘀 𝗱𝗮𝘁𝗮𝘀𝗲𝘁𝘀 : leur performance baisse avec des données insuffisantes ou déséquilibrées.
❌ 𝗗𝗶𝗳𝗳𝗶𝗰𝘂𝗹𝘁𝗲́ 𝗱’𝗶𝗻𝘁𝗲𝗿𝗽𝗿𝗲́𝘁𝗮𝘁𝗶𝗼𝗻 : souvent perçus comme des "boîtes noires". Des outils comme SHAP, LIME, ou les cartes de saillance améliorent leur explicabilité.
❌ 𝗥𝗶𝘀𝗾𝘂𝗲 𝗱’𝗼𝘃𝗲𝗿𝗳𝗶𝘁𝘁𝗶𝗻𝗴 : ils peuvent suradapter les données d'entraînement et mal généraliser.

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🔍 𝗠𝗲́𝗰𝗮𝗻𝗶𝘀𝗺𝗲 𝗱’𝘂𝗻 𝗿𝗲́𝘀𝗲𝗮𝘂 𝗻𝗲𝘂𝗿𝗼𝗻𝗮𝗹

Le schéma ci-dessous montre la structure typique :
couches d’entrée, couches cachées et couche de sortie, avec un flux d’information dirigé ou récurrent selon l’architecture.
(Image : Wikipedia)

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💻 𝗢𝘂𝘁𝗶𝗹𝘀 𝗲𝘁 𝗲𝗰𝗼𝘀𝘆𝘀𝘁𝗲̀𝗺𝗲𝘀 :

🔹 Python : TensorFlow et PyTorch pour les architectures personnalisées ; Scikit-learn pour des usages simples.
🔹 R : keras, tensorflow, nnet ou RSNNS, intégrables avec caret dans des workflows classiques.

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