Réseaux neuronaux et comment les utiliser dans l'analyse de données

Le domaine de la science des données s'éloigne progressivement des mains humaines et continue d'être remplacé par l'intelligence artificielle et les machines. Au lieu que les gens passent beaucoup de temps sur des données complexes, des algorithmes et des outils de données entraînés peuvent accomplir une tâche très rapidement. L'un de ces puissants outils d'analyse de données est les réseaux neuronaux. Il est excellent pour identifier les motifs au sein d'ensembles de données complexes et donne des résultats précis.

Premièrement : Qu'est-ce qu'un réseau neuronal ?

Un réseau neuronal est un modèle informatique qui fonctionne de la même manière que le réseau de neurones du cerveau humain.

Ils se distinguent toutefois par le fait qu'il s'agit de réseaux neuronaux artificiels. Des couches appelées neurones sont connectées les unes aux autres et transfèrent constamment des informations d'un endroit à un autre. Il existe un équilibre des forces entre ces connexions et, dans la reconnaissance des formes, chaque neurone révèle des informations sur la forme en question. Mais les bons neurones prennent du poids, et les mauvais en perdent. Ainsi, il peut facilement identifier les textes et les images les plus complexes.

Processus du réseau neuronal

Processus de réseau neuronal

1. Le processus du réseau neuronal commence par fournir des données d'entrée, ce qui peut être appelé apprentissage supervisé. À cette étape, les données précédemment collectées sont chargées dans le système. Ces données voyagent ensuite entre les couches cachées, et chaque neurone effectue des calculs basés sur ces entrées.

2. Ces neurones sont constamment adaptatifs et changeants. Les neurones essaient de découvrir des motifs en attribuant des poids aux entrées. Les résultats de certains neurones donnent des résultats plus précis que d'autres, et le réseau les met en évidence en fonction du poids de ces résultats corrects.

3. Ce processus de transfert d'informations se poursuit à travers les couches d'entrée et atteint finalement la couche de sortie. Dans cette couche, une prédiction finale émerge en tant que résultat des données traitées. Pour donner un exemple pour rendre cela concret, la technologie de reconnaissance faciale utilise également des réseaux neuronaux.

Tout d'abord, des images de ce qu'est un visage sont chargées dans les réseaux neuronaux, et des choses qui ne ressemblent pas à un visage sont données en entrée pour la négation. Lorsque vous demandez ensuite aux réseaux neuronaux d'identifier certains visages, ils peuvent maintenant dire s'ils sont des visages ou non en raison de ce qu'ils ont appris.

Comment utiliser le réseau neuronal dans l'analyse de données

Pour utiliser des réseaux neuronaux dans l'analyse de données, vous devez suivre des étapes spécifiques : Tout d'abord, un ensemble de données pour l'analyse du réseau doit être collecté. Ce processus de collecte de données est l'étape la plus critique pour que le réseau neuronal fonctionne correctement. Ensuite, vous devez préparer ce modèle en choisissant un modèle adapté à la classification des données. Par exemple, vous pouvez utiliser des réseaux neuronaux récurrents pour analyser des données textuelles.

Dans l'étape suivante, vous devez entraîner les neurones. Déterminez quelles informations ils doivent se concentrer avec l'aide de poids. Plus tard, les réseaux neuronaux établiront de nouvelles hiérarchies avec des connexions entre eux. Vous devriez tester ce modèle de réseau avec de petits échantillons et le sauvegarder pour une utilisation ultérieure. À partir de maintenant, le réseau neuronal que vous avez préparé peut être utilisé en continu dans l'analyse de données.

Questions fréquemment posées sur les réseaux neuronaux

Dans cette section, vous pouvez apprendre des réponses générales et des informations précises sur les réseaux neuronaux.

Comment un réseau neuronal est-il utilisé dans l'analyse de données?

Vous pouvez plus facilement révéler des relations complexes avec des réseaux neuronaux, qui peuvent être activement utilisés dans de nombreux aspects de l'analyse de données. Tout d'abord, avant de procéder à l'analyse de données, il est nécessaire de alimenter ces réseaux neuronaux avec des données ou de les former initialement.

Ces entrées peuvent ensuite aider dans de nombreux aspects de l'analyse de données. Par exemple, les réseaux neuronaux peuvent être utilisés dans la classification de motifs, l'examen de textes complexes, la prévision, la reconnaissance d'images, l'interprétation de données, la visualisation et de nombreux autres domaines.

Quel réseau neuronal est le meilleur pour la classification de données?

Si vous voulez choisir un réseau neuronal pour la classification de données, commencez par considérer la nature des données et les exigences de votre objectif. Il existe plusieurs types de réseaux neuronaux avec des fonctions d'analyse de données qui sont fréquemment utilisés pour différents types de classification de données.

-Analyse des données textuelles: Réseau neuronal récurrent

-Analyse des données tabulaires: Perceptron multicouche

-Analyse des données de graphique: Réseau neuronal de graphique

-Analyse des données d'image: Réseau neuronal convolutif

Les data scientists utilisent-ils des réseaux de neurones?

Oui, les scientifiques des données utilisent activement et fréquemment des réseaux neuronaux pour l'apprentissage en profondeur dans leurs recherches. Ils les utilisent pour résoudre un travail de manière efficace et rapide, révéler des relations complexes et rendre la plupart des tâches plus faciles. Grâce à l'utilisation polyvalente des réseaux neuronaux, ils trouvent de nombreux domaines d'application tels que la médecine, l'économie, le marketing et la production.

Par exemple, un scientifique des données dans le domaine de la santé pourrait développer un réseau neuronal pour analyser les radiographies. Un scientifique des données dans le domaine de la finance peut créer un modèle capable de détecter la fraude.

Quel réseau neuronal est le meilleur pour l'analyse des sentiments?

Tout d'abord, il est nécessaire d'utiliser une méthode utilisée dans l'examen des données textuelles, telle qu'un réseau neuronal récurrent. Cependant, cela seul n'est pas suffisant; il est nécessaire de le soutenir avec des réseaux de mémoire à long et court terme. De cette façon, vous obtenez un réseau qui peut comprendre même les phrases complexes.

Conclusion

Cet article était un article introductif et informatif sur ce qu'est un réseau neuronal. Nous avons essayé de montrer comment vous pouvez obtenir des informations précieuses à partir de celui-ci en tant qu'outil unique dans le monde de l'analyse de données. Par conséquent, l'article a d'abord commencé par la définition d'un réseau neuronal, puis a expliqué ses processus et comment l'utiliser dans l'analyse de données. À partir de maintenant, vous pouvez utiliser efficacement des réseaux neuronaux et effectuer une analyse de données puissante.