Convolutional Neural Networks

Les réseaux de neurones convolutifs sont une classe de réseaux de neurones profonds, particulièrement efficaces pour analyser des données visuelles. Ils utilisent une opération mathématique appelée convolution pour traiter les données à travers plusieurs couches de filtres, permettant au modèle de reconnaître des patterns complexes comme les textures ou les formes dans les images. C’est comme apprendre à reconnaître un visage en examinant d’abord des traits généraux, tels que la forme du visage, puis en détaillant des éléments plus spécifiques, comme les yeux ou le nez.

Exemple : Les CNNs sont utilisés pour identifier les maladies sur des images médicales, comme détecter des tumeurs sur des radiographies. Le réseau apprend à reconnaître les caractéristiques visuelles associées aux conditions médicales à partir d’un grand ensemble de données d’entraînement, permettant un diagnostic rapide et précis.

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