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Algorithme Perceptron, Présentation et Fonctionnement

Algorithme Perceptron, Présentation et Fonctionnement

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Les capacités d'apprentissage du cerveau humain sont fascinantes. Avec l'évolution des méthodes de calcul réalisées par les ordinateurs et dans l'objectif futur d'imiter à la perfection le cerveau humain, la théorie des réseaux de neurones a commencé par voir le jour au début du XXe siècle, notamment avec l'apparition de la notion de « Perceptron ». Voici une présentation de l'algorithme perceptron et son mode de fonctionnement. Perceptron fait partie de la classe des algorithmes de Machine Learning supervisé. Inventé en 1957 par Frank Rosenblatt, il s'agit ni plus ni moins de l'un des plus anciens algorithmes d'apprentissage automatique.

Qu'est-ce que le Perceptron ?

Inventé en 1957 par Frank Rosenblatt au laboratoire aéronautique de Cornell, un perceptron se base avant tout sur les tout premiers concepts de neurones artificiels. Plus concrètement, un perceptron désigne un réseau de neurones artificiels qui permet à l'ordinateur d'apprendre grâce à de nouvelles données. Considéré comme le réseau de neurones artificiels le plus simple, le perceptron est un outil qui réalise des calculs dans le but de détecter certains modèles de tendances ou des caractéristiques dans les données d'entrée.

En d'autres termes, le Perceptron fait référence à un algorithme du Deep Learning utilisé dans la formation supervisée de classificateurs binaires (séparant deux classes). C'est en effet grâce à cet algorithme que les neurones artificiels apprennent et traitent les éléments qui composent un ensemble de données. Cet algorithme joue un rôle important dans les projets de Machine Learning. Cet outil de traitement de données est très souvent utilisé comme un algorithme permettant de superviser ou de simplifier les capacités d'apprentissage de classificateurs binaires.

D'autre part, le Perceptron permet également de réaliser l'organisation et la classification des données. De plus, l'apprentissage supervisé consiste à enseigner à un algorithme ou à une intelligence artificielle la réalisation des prédictions. Pour réussir cet apprentissage, on fournit à cette intelligence artificielle des données qui ont d'ores et déjà été parfaitement étiquetées.

Perceptron monocouche : définition, utilité

Également appelé perceptron à couche unique, le perceptron monocouche désigne un réseau de neurones artificiels qui contient N neurones en entrée et M neurones en sortie. A priori, le perceptron monocouche n'a pas de connaissance. En conséquence, les poids initiaux sont donc attribués de façon aléatoire. D'autre part, le perceptron à couche unique est un outil d'apprentissage supervisé qui ne peut apprendre que des fonctions linéaires séparables.

Lorsque les fonctions ne sont pas linéairement séparables, il n'y a en effet aucune chance que le processus d'apprentissage atteigne un point où tous les points sont correctement classés. Il s'agit donc d'un outil mathématique d'analyse de données donc les fonctionnalités sont limitées.

Perceptron multicouche : définition, utilité

Également appelé perceptron à réseau neuronal « feed-forward » ou MLP (multiplayer perceptron), le perceptron multicouches permet de surmonter les limites du perceptron à couche unique en offrant une puissance de calcul nettement supérieure. Il s'agit en effet d'un type de réseaux de neurones artificiels inspirés du fonctionnement des neurones biologiques. Il est organisé en plusieurs couches au sein desquelles circulent des données entre la première couche également appelée « couche d'entrée » et la couche de sortie (output layer) uniquement.

Il s'agit ainsi d'un réseau à propagation directe ou feed-forward, car la première couche est directement reliée à la couche d'entrée (input layer) et la couche suivante est reliée à la couche précédente et ainsi de suite. Lorsqu'il s'agit d'un perceptron multicouche, c'est la première couche qui produit les sorties du PMC. En ce qui concerne les sorties des autres couches, elles sont invisibles à l'extérieur du réseau. Raison pour laquelle elles sont généralement appelées couches cachées ou « hidden layer ».

Quand utiliser Perceptron ?

Les cas d'usage des réseaux de neurones artificiels sont bien nombreux et se multiplient au fil du temps. À titre d'exemple, grâce à leurs fonctionnements, ces algorithmes peuvent être utilisés dans le domaine de la reconnaissance d'écriture manuscrite et de la transcription également connue sous le nom de « speech-to-text ». Dans la pratique, Perceptron est un algorithme du Machine Learning qui peut également être utilisé dans le domaine financier, précisément pour la prévision des marchés financiers (trading algorithmique).

Les Neural Networks sont également connus pour leur efficacité dans de nombreux autres domaines. Perceptron peut également être utilisé pour la prédiction météo. Cet algorithme sert en effet à prévoir les conditions météorologiques avec efficacité. Ce réseau de neurones artificiels est en effet très pratique dans le domaine médical, notamment pour découvrir de nouveaux médicaments ou pour détecter certaines maladies comme le cancer, à partir des imageries médicales. In fine, Perceptron est également utilisé pour les analyses prédictives en entreprise, pour entraîner les chatbots, mais aussi pour entraîner les algorithmes de traitement naturel du langage.

Comment apprendre Perceptron ?

L'apprentissage du perceptron est une étape importante pour les entreprises. Il existe plusieurs moyens d'apprendre à maîtriser et à comprendre les fondamentaux des réseaux de neurones artificiels comme le perceptron, le Deep Learning, le Machine Learning et les réseaux de neurones artificiels. L'un des moyens les plus rapides pour un apprentissage efficace est d'opter pour les formations en Data Scientist.

Plusieurs centres agréés organisent en effet des formations en Data Scientist, Data Analyst, Data Engineer et en Cybersécurité afin de permettre de maîtriser le Machine Learning ainsi que les différents algorithmes et méthodologies. Ces établissements formateurs proposent également des méthodes d'apprentissage en Machine Learning Engineer afin de permettre aux entreprises de mettre en production les différents modèles de réseaux de neurones profonds pour l'organisation des informations.

Les différents parcours de cette formation permettent en effet à l'apprenant d'acquérir tous les fondamentaux et les compétences nécessaires pour exercer certains types de métiers 2.0 comme celui de scientifique de données ou d'analyste de données. En dehors du Machine Learning, l'autre objectif de cet apprentissage est de permettre à l'apprenant d'avoir tous les fondamentaux pour maîtriser les bases de données d'une part, mais également la programmation en Python et la Data Visualization d'autre part.

La plupart des formations en perceptron adoptent généralement une approche innovante de « Blended learning » qui associe à la fois des cours et applications en présentiel et des cours à distance. Il faut environ quelques semaines pour maîtriser les fondamentaux sur les réseaux de neurones artificiels. La formation peut être organisée parfois en bootcamp ou en formation continue, selon le choix de l'entreprise ou de l'organisme formateur.

Pour finir, les formations pour apprendre le Perceptron sont généralement sanctionnées par un diplôme certifié. Le taux d'employabilité à la suite de la formation est également élevé. Très utilisé dans de nombreux domaines, le perceptron est un outil mathématique apprécié pour ses nombreuses fonctionnalités et son efficacité.

Alizé Turpin
Écrit par
Alizé Turpin
 - 
Directrice des admissions
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Jedha