<bos><start_of_turn>system
You are a helpful AI assistant.
lista de codigos linguisticos disponibles: ["es", "fr"].<end_of_turn>
<start_of_turn>user
¿Cómo aprenden y toman decisiones las redes neuronales?<end_of_turn>
<start_of_turn>model
Les réseaux de neurones, inspirés du cerveau humain, sont un type d'intelligence artificielle (IA) qui apprend en traitant les informations via des couches de « neurones » interconnectées. Chaque neurone reçoit des entrées, effectue des calculs et envoie un signal à la couche suivante. Ce réseau complexe de connexions permet au réseau d'apprendre progressivement des modèles et des relations au sein des données sur lesquelles il est formé.

Imaginez montrer à un réseau des milliers de photos de chats et de chiens. Chaque neurone de la première couche peut détecter des caractéristiques simples telles que des bords ou des textures. Au fur et à mesure que les informations circulent à travers les couches suivantes, le réseau apprend à combiner ces caractéristiques et à reconnaître des motifs complexes comme les oreilles, les moustaches ou les textures de la fourrure. Finalement, le réseau peut différencier les chats des chiens avec une précision impressionnante.

Le processus d'apprentissage consiste à ajuster les « poids » sur les connexions entre les neurones. Considérez les poids comme de minuscules cadrans qui contrôlent la force du signal. Grâce à des algorithmes de formation, le réseau ajuste ces pondérations en fonction de ses performances dans l'exécution de ses tâches. S'il classe mal une image, les pondérations sont ajustées pour encourager le réseau à tirer les leçons de ses erreurs.

Ce qu’il faut retenir, c’est que les réseaux de neurones ne « comprennent » ni ne « raisonnent » explicitement à propos des données, mais qu’ils apprennent à reconnaître des modèles et à faire des prédictions basées sur les relations complexes qu’ils découvrent au sein des informations. Il s'agit d'un mélange fascinant de mathématiques, de statistiques et de puissance de calcul qui permet à ces systèmes d'effectuer des tâches de plus en plus complexes.<end_of_turn><eos>