Qu’est-ce qu’un Neural Network ?
Un Neural Network, ou réseau de neurone, est une méthode associée au deep learning et à l’intelligence artificielle.
L’inspiration du deep learning vient de la volonté d’imiter le fonctionnement d’un cerveau humain et donc de créer des neurones artificiels communiquant entre eux. Cette technique a permis des progrès importants, notamment dans les domaines de reconnaissance vocale, d’analyse d’images et de reconnaissance faciale.
Afin d’obtenir des résultats sur un traitement d’image par exemple, l’algorithme doit être entraîné à reconnaître l’intensité des pixels, les différentes formes et leur signification. Les neurones sont des complexes opérations mathématiques, organisées en couche. Chaque couche prend en entrée l’information, la transforme, et la fait ressortir par une sortie qui devient l’entrée d’une autre couche. Ces algorithmes peuvent être supervisés (volonté de prédire une variable Y avec des données X), ou bien non supervisés (plage de données X sans variable Y précise à modeler).
Comment créer un Neural Network ?
Un réseau de neurones artificiel comprend les éléments suivants :
- Une couche d’entrée qui reçoit les données et les transmet
- Une (ou plusieurs) couche cachée
- Une couche de sortie
- Des poids entre les couches
- Une fonction d’activation pour chaque couche cachée
En utilisant le langage Python, vous pouvez construire votre propre modèle de réseau de neurones en vous aidant des nombreuses ressources disponibles sur Internet. Chaque réseau dépendra des objectifs de l’entreprise, ainsi que du dataset que vous souhaitez former.
TensorFlow est l’un des meilleurs frameworks aujourd’hui disponibles pour développer des algorithmes de Deep Learning. Proposé par Google, TensorFlow permet de créer des modèles de Machine learning, pour les débutants comme pour les professionnels. Des bibliothèques Python sont également disponibles pour développer son propre réseau de neurones artificiels. Scikit-learn est une bibliothèque d’apprentissage machine activement utilisée sur Python. Elle s’intègre facilement à différentes bibliothèques comme NumPy et Pandas.
Quelles sont les applications des Neural Networks ?
Les réseaux de neurones peuvent s’avérer extrêmement bénéfiques en marketing, comme le montrent ces exemples de grandes entreprises.
Dole Asia a récemment utilisé une plateforme d’intelligence artificielle appelée “Albert” pour optimiser la performance de ses campagnes média. Albert a pu gérer de manière autonome l’achat, la planification et le placement média de la marque. La campagne de Dole a entraîné une augmentation de 89 % des ventes par rapport à l’année précédente.
Microsoft a utilisé les réseaux de neurones pour optimiser la performance de leurs campagnes d’emailing. L’algorithme a analysé les données de plus de vingt campagnes différentes, envoyées chacune aux 8.5 millions d’opt-in, pour comprendre plus de 25 variables relatives aux campagnes d’emailing. Le réseau a réussi à augmenter le taux de réponses de 4.8% à 8.2%.
