Cosa sono le Reti Neurali e a cosa servono
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Indice
- Storia delle Reti Neurali
- Cosa sono le reti Neurali?
- A cosa servono le reti neurali
- Reti neurali profonde
- Conclusione
Più si va avanti e più la tecnologia fa dei passi importanti, si evolve, e con essa anche gli strumenti che ne derivano. Le reti neurali ad esempio, sono fondamentali per lo sviluppo dell’intelligenza artificiale e del machine learning e non sono altro che algoritmi computazionali ispirati al cervello umano che imitano il sistema neurale biologico.
In questo articolo approfondiremo la loro storia, il loro funzionamento e le reti neurali profonde.
Storia delle Reti Neurali
Tutto ha inizio con la pubblicazione di “A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity” nel 1943, quando Warren Sturgis McCulloch e Walter Pitts (rispettivamente neurofisiologo e matematico), provano a modellare un neurone artificiale. L’articolo da loro pubblicato presentava un modello di neurone artificiale nonché un’estrazione matematica delle cellule nervose reali presenti nel cervello.
Tale pubblicazione, ha introdotto il concetto dell’attivazione dei neuroni in base a un insieme di ingressi e ha descritto la trasmissione di segnali attraverso connessioni sinaptiche. Inutile specificare che questo articolo ebbe un impatto significativo nel campo delle reti neurali e dell’intelligenza artificiale.
Nel 1949, lo psicologo canadese Donald Holding Hebb, iniziò a spiegare i modelli complessi del cervello e ad estrapolare le prime ipotesi di apprendimento delle reti neurali. A lui è dovuto il merito di aver introdotto “L’apprendimento Hebbiano” , si basa sul principio che se due neuroni si attivano contemporaneamente, la loro interconnessione deve essere rafforzata.
Nel 1958 venne presentato il primo schema di rete neurale chiamato Perceptron, presentato dallo psicologo e computer scientist americano Frank Rosenblatt. Lo schema sostanzialmente indica una rete con uno strato di ingresso e uno di uscita, inoltre vi è un ulteriore strato intermedio basato sull’algoritmo “error back-propagation”.
Nel 1986 David Rumelhart introdusse il terzo strato delle reti neurali, il cosiddetto algoritmo di retropropagazione dell’errore, algoritmo oggi utilizzato nell’apprendimento con supervisione.
Dagli anni ’80 in poi il percorso di avanzamento non si è più arrestato e ad oggi si sta già lavorando ai chip neuromorfici che imitano il funzionamento del cervello umano.
Cosa sono le reti neurali?
Le reti neurali sono dei modelli matematici che si ispirano al funzionamento biologico del cervello, sono costituite da un insieme di elaborazioni chiamate neuroni artificiali che sono connesse tra loro da pesi sinaptici.
A cosa servono le reti neurali?
Le reti neurali sono progettate per apprendere da esempi e dati di addestramento al fine di fare previsioni o prendere delle decisioni. Durante la fase di addestramento, viene utilizzato l’algoritmo introdotto da David Rumelhart (di retropropagazione dell’errore) per regolare le prestazioni complessive.
Reti Neurali profonde
Le reti neurali profonde chiamate anche DNN (Deep Neural Networks) sono un tipo di rete neurale caratterizzata da più strati nascosti di neuroni artificiali, e da qui deriva la differenza con le reti neurali tradizionali. Le DNN infatti, possono avere addirittura centinaia di strati nascosti rispetto alle reti neurali normali, che gli permettono di apprendere rappresentazioni di dati più complesse e di risolvere una maggiore quantità di problemi. Uno dei vantaggi delle DNN è quello dell’ “Apprendimento profondo”, consiste nell’ambito della visione artificiale (come nel caso del nostro software ADR-flow), di superare anche l’uomo nella classificazione delle immagini.
Conclusione
Le reti neurali sono di fondamentale importanza per lo sviluppo nell’ambito dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale, hanno portato progressi significativi in molti settori e il loro sviluppo continuerà ad aprire nuove prospettive nel campo dell’AI.
Machine Learning. Cos’è e come funziona
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Indice
- Introduzione al Machine Learning
- Approcci al Machine Learning
- Applicazioni del Machine Learning
- Adattamento del Machine Learning in sistemi come ADR-flow
- Raccolta dei Dati
- Conclusione
Introduzione
Tradotto in italiano come “apprendimento automatico”, il machine learning è uno dei concetti più importanti e rivoluzionari dell’era moderna digitale. Questo campo dell’intelligenza artificiale ha la capacità di far imparare le macchine senza che esse siano programmate e lo fa attraverso algoritmi sofisticati.
A differenza della programmazione tradizionale, il machine learning si concentra appunto sullo sviluppo di algoritmi che saranno in grado poi di analizzare dei dati, prendere delle decisioni autonomamente e migliorare le prestazioni nel tempo.
Quanti tipi di approcci esistono?
Ci sono tre tipi di approcci diversi al machine learning e sono:
- Supervisionato: questo approccio prevede l’addestramento di un modello su un set di dati già etichettato, dove ogni esempio di input è associato a un’etichetta di output corretta. L’obiettivo è di insegnare al modello a prevedere l’etichetta corretta per nuovi dati non visti durante l’addestramento.
- Non supervisionato: in questo caso, il modello lavora con dati non etichettati, il che significa che gli esempi di input non sono associati a etichette specifiche. L’obiettivo qui è di scoprire pattern, correlazioni o cluster nascosti nei dati.
- Reinforcement learning: questo approccio si concentra sull’addestramento di modelli per prendere decisioni. Si basa su un processo di prova ed errore, in cui il modello interagisce con un ambiente per raggiungere un obiettivo. Riceve ricompense per azioni corrette e penalità per azioni errate, imparando nel tempo la strategia ottimale.
Dove si applica?
Il machine learning si applica in una vasta gamma di settori e campi di studi, offre soluzioni e miglioramenti significativi, ecco alcuni esempi:
- In medicina viene utilizzato per diagnosticare malattie, assistere alla scoperta di nuovi farmaci e identificare la predisposizione ad alcune patologie;
- Nell’ambito finanziario viene utilizzato per il rilevamento delle frodi e la previsione dei prezzi delle azioni;
- Nel settore dei trasporti il machine learning si utilizza per la creazione di veicoli autonomi, monitoraggio e ottimizzazione del traffico, gestione delle flotte e pianificazione delle rotte;
- È importante anche per il riconoscimento di immagini e video, trova infatti applicazione in settori come la sorveglianza e l’analisi delle immagini satellitari.
Lo si può utilizzare con un sistema come ADR-Flow?
L’adattamento del machine learning a un sistema automatico di riconoscimento dei difetti come ADR-Flow comporta diverse fasi di sviluppo e addestramento del modello.
Anzitutto, bisogna raccogliere un ampio set di dati contenente delle immagini o altri tipi di dati rappresentativi che possano dare informazioni sui difetti da riconoscere, all’interno di questo set devono esserci anche immagini dell’oggetto in questione sano ed è importante etichettare i dati indicando la presenza di difetti o meno. Si passa poi all’addestramento del modello che impara a riconoscere le caratteristiche dell’oggetto dal set di dati raccolto, l’addestramento può richiedere l’utilizzo di algoritmi di ottimizzazione per regolare i pesi e i parametri del modello al fine di minimizzare gli errori di classificazione. Dopo essere stato addestrato, il modello viene valutato nella sua accuratezza, se supera il test può essere implementato nel sistema automatico di riconoscimento dei difetti.
La raccolta dei dati
Il machine learning richiede una grande quantità di dati per addestrare gli algoritmi e questo solleva grandi preoccupazioni per la privacy. Spesso, l’utente medio è ignaro della grande quantità dei dati personali che comunica giornalmente a internet, a partire dal riconoscimento facciale. Come mai accade? Perché spesso i testi di trattamenti per la privacy sono lunghissimi e non tutti leggono fino in fondo cosa vi è scritto, la conseguenza finale è che non viene raggiunto l’obiettivo di informare l’utente. Per quanto riguarda il software ADR-flow invece, il problema della mancata privacy è assolutamente da escludere, poiché il machine learning in questione, utilizza dati su oggetti inanimati. Utilizzando algoritmi di apprendimento automatico, è possibile infatti classificare gli oggetti in base alle loro caratteristiche visive. Un modello quindi può essere addestrato per riconoscere veicoli e oggetti di uso comune. Inoltre, i dati provenienti da sensori o dispositivi di monitoraggio possono essere utilizzati per identificare anomalie.
In conclusione
Il machine learning è un campo in rapida evoluzione ed è uno strumento potente che ha trasformato numerosi settori. Attraverso l’uso di algoritmi sofisticati e l’analisi dei dati, il machine learning permette quindi di estrarre informazioni significative e prendere decisioni intelligenti.
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