Apprendre dans les réseaux neuronaux artificiels

Cette séance de cours explore l'évolution des réseaux de neurones artificiels, en se concentrant sur le passage des architectures artisanales aux processus d'apprentissage pilotés par les données. Il explore les défis des outils d’apprentissage supervisé, le compromis biais-variance et la comparaison entre l’apprentissage dans les réseaux neuronaux artificiels et les neurosciences. La discussion s’étend au concept de comportements innés codés dans le génome, au rôle de l’évolution dans la formation du comportement au fil des générations et aux implications pour la recherche sur les réseaux neuronaux artificiels. La séance de cours conclut en soulignant l’importance d’imiter les principes de l’évolution supervisée pour atteindre des capacités semblables à celles du cerveau humain.