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Les réseaux neuronaux artificiels sont des paradigmes computationnels qui mettent en œuvre des modèles simplifiés de leurs homologues biologiques, les réseaux neuronaux biologiques. Les réseaux neuronaux biologiques sont les assemblages locaux de neurones et leurs connexions décriées qui forment le cerveau. La mise en œuvre de réseaux neuronaux pour des calculs cérébraux comme la reconnaissance des modèles, la prise de décisions, le contrôle moteur et bien d’autres est rendue possible par l’avènement d’ordinateurs à grande échelle à la fin des années 1950. Les ordinateurs conventionnels s’appuient sur des programmes qui résolvent un problème à l’aide d’une série prédéterminée d’étapes, appelées algorithmes. Ces programmes sont contrôlés par une seule unité centrale de traitement complexe et stockent des informations à des endroits spécifiques en mémoire. Les réseaux neuronaux artificiels utilisent des représentations et des transformations hautement réparties qui fonctionnent en parallèle, ont distribué le contrôle à travers de nombreux neurones hautement interconnectés, et stockent leurs informations dans des connexions à force variable appelées synapses tout comme un cerveau humain. Pour former un réseau neuronal, vous devez avoir un ensemble de données contenant des paramètres d’échantillon correspondant aux résultats. Les données utilisées pour la formation sont généralement obtenues à l’aide de données historiques dans lesquelles les résultats sont connus. Vous pouvez également former un réseau neuronal en créant des exemples de problèmes et de réponses. Une fois le processus de formation terminé, le réseau neuronal sera en mesure de prédire les réponses lorsque de nouvelles entrées seront traitées.