 Expliquez comment un réseau de neurones apprend.
Un réseau de neurones est un type d'algorithme d'apprentissage automatique qui utilise une collection de nœuds connectés pour approximer les fonctions qui peuvent mapper les variables d'entrée aux sorties. Pour apprendre les paramètres d'un réseau de neurones, l'ordinateur doit ajuster les poids des connexions entre les nœuds afin que le réseau produise la sortie correcte pour des entrées données. Ce processus d'ajustement est appelé apprentissage et se fait en comparant la sortie produite par le réseau avec le résultat attendu, puis en utilisant un algorithme d'optimisation pour ajuster les pondérations afin que la sortie du réseau se rapproche du résultat attendu. Le processus est répété pour plusieurs itérations avec différentes entrées et sorties attendues. Finalement, les poids des connexions entre les nœuds seront ajustés de sorte que la sortie du réseau neuronal corresponde au résultat attendu, et le processus d'apprentissage sera terminé.