Applicazioni delle reti neurali: Esempi reali che dovresti conoscere.
Le reti neurali artificiali sono in parte composte da neuroni effettivi, comunemente noti come unità. Tali unità possono essere raggruppate in strati che costituiscono l'intera formazione della rete.
Ogni strato può avere da poche unità a milioni. Questo dipende dal livello di complessità che la rete neurale deve possedere per trovare modelli nei dati.
Le reti neurali spiegate
In genere, in una rete neurale artificiale sono presenti tre tipi di livelli. Si tratta di uno strato di ingresso, di uno strato di uscita e di strati intermedi o nascosti. Lo strato di input riceve i dati dal mondo esterno che la rete richiede per l'analisi.
Questi dati passano poi attraverso uno o più livelli nascosti. In questo modo, l'input viene trasformato in informazioni utili per il livello di uscita.
Infine, il livello di uscita fornisce una risposta in base ai dati di ingresso che ha ricevuto.
Nella maggior parte delle reti neurali, le unità di uno strato sono collegate alle unità dello strato successivo. Ognuna di queste connessioni ha dei pesi che decidono quanto un'unità influisce su un'altra. La rete neurale impara a conoscere meglio i dati man mano che questi passano da un'unità all'altra. Questo processo di apprendimento porta a un risultato finale dallo strato di uscita.
Approfondimento sul funzionamento delle reti neurali artificiali
Si basa sui neuroni umani che operano nel cervello. Vale la pena chiamarle reti neurali o reti neurali. Il primo livello di una rete neurale artificiale è il livello di ingresso. In questo caso, riceve informazioni dalla fonte esterna e le passa al secondo livello, chiamato livello nascosto.
Ogni neurone riceve input dai neuroni dello strato precedente. Calcola quindi una somma ponderata e passa queste informazioni ai neuroni dello strato successivo, lo strato nascosto. Questi neuroni sono collegati in un modo che prevede dei pesi. In questo modo si garantisce che ogni elemento abbia un impatto univoco sul neurone collegato.
Come imparano le reti neurali?
Le reti neurali vengono apprese dal set di addestramento. Ad esempio, se l'obiettivo è insegnare a una rete neurale a riconoscere i gatti, si alimenta la rete con diverse migliaia di immagini di gatti. Questo aiuta la rete a imparare l'aspetto di un gatto.
Devi verificare se è in grado di identificarli correttamente una volta che la rete ha visto un numero sufficiente di immagini di gatti. Per fare ciò, devi fornirgli nuove immagini e chiedergli di decidere se ognuna di esse è un gatto o meno. Un essere umano controlla poi le sue risposte per confermare se sono corrette.
Un processo chiamato backpropagation viene utilizzato per migliorare l'apprendimento se la rete commette errori. Si tratta di regolare i pesi delle connessioni tra le unità in base al numero di errori commessi. Questo processo continua fino a quando la rete neurale non riesce a identificare correttamente le immagini di gatti con pochissimi errori.
Tipi di reti neurali
Qui abbiamo elencato i diversi tipi di reti neurali per farti conoscere:
1. Reti neurali feedforward
Le FNN sono il tipo più semplice di reti neurali artificiali. Vengono spesso utilizzate per compiti come la classificazione dei dati e la formulazione di previsioni. Queste reti sono brave a individuare gli schemi nei dati e sono abbastanza facili da addestrare.
Le FNN sono composte da diversi strati. Ogni strato elabora i dati in ingresso in un modo specifico prima di inviarli allo strato successivo.
2. Reti neurali ricorrenti
Le RNN sono ottime per riconoscere gli schemi che si susseguono nel tempo. Sono comunemente utilizzate per compiti come il riconoscimento vocale e la traduzione di lingue.
Le RNN hanno un ciclo di feedback che permette alle informazioni di spostarsi tra i diversi livelli della rete. Questa capacità permette loro di imparare e ricordare gli eventi passati. È utile per compiti come la comprensione di parole pronunciate o la traduzione di frasi.
3. Reti neurali convoluzionali
Le CNN sono state create appositamente per il riconoscimento delle immagini e sono molto brave a individuare modelli complessi. Funzionano come le normali reti neurali. Tuttavia, hanno un unico strato chiamato strato convoluzionale che elabora le immagini utilizzando specifiche operazioni matematiche.
Questa caratteristica aiuta le CNN ad apprendere diversi dettagli delle immagini a vari livelli. Le CNN sono utilizzate in attività come l'elaborazione del parlato e delle immagini. Questo le rende particolarmente utili in settori come la computer vision.
Caratteristiche principali delle reti neurali
Le reti neurali hanno alcune potenti caratteristiche che le aiutano a risolvere i problemi, proprio come fanno gli esseri umani, soprattutto quando lavorano con grandi quantità di dati:
Apprendimento adattivo: Le reti neurali possono imparare e comprendere relazioni complesse, basandosi su ciò che già conoscono. Ad esempio, i software possono utilizzare l'apprendimento adattivo per insegnare materie come la matematica e le arti linguistiche.
Auto-organizzazione: Possono ordinare e classificare grandi quantità di dati. Questo li rende ideali per gestire compiti visivi complicati, come l'analisi di immagini mediche.
Funzionamento in tempo reale: A volte le reti neurali possono dare risposte immediate. È utile in situazioni come le auto a guida autonoma e la navigazione con i droni.
Previsione: Le reti neurali possono fare previsioni basate su modelli di dati. Possono essere applicate a cose come le previsioni del tempo e i modelli di traffico.
Tolleranza ai guasti: Se alcune parti di una rete neurale sono danneggiate o mancanti, la rete può continuare a funzionare colmando le lacune. Questo è particolarmente importante in settori come l'esplorazione spaziale, dove i dispositivi elettronici potrebbero guastarsi.
Le applicazioni più comuni delle reti neurali che devi conoscere.
Le reti neurali hanno molte applicazioni pratiche. È giunto il momento di fare una panoramica su quanto siano comuni nella nostra vita e su come vengano utilizzate dalle persone.
Analisi predittiva
Una delle applicazioni più comuni delle reti neurali è quella dei modelli di previsione. Queste reti possono aiutare a prevedere eventi futuri, come la probabilità che qualcuno non paghi un prestito o il numero di prodotti che verranno venduti nei prossimi mesi.
Queste informazioni possono aiutare le organizzazioni aziendali nei processi decisionali.
Ad esempio, se approvare un prestito per qualcuno o quante scorte ordinare. Possono anche essere utilizzati per prevedere i risultati di partite sportive o elezioni.
Imaging medico
I professionisti utilizzano le reti neurali per aiutare a leggere le immagini mediche come le radiografie e le risonanze magnetiche nel settore sanitario. Questi sistemi di intelligenza artificiale possono analizzare le immagini molto più velocemente di un essere umano. Inoltre, possono lavorare 24 ore su 24 senza stancarsi o avere bisogno di pause.
Auto a guida autonoma
Le reti neurali aiutano anche le auto a guida autonoma. Durante la guida, queste auto devono tenere traccia di molte cose diverse che accadono contemporaneamente, spesso in modo imprevedibile. L'intelligenza artificiale di queste auto deve prendere decisioni rapide in base ai dati raccolti. Le reti neurali consentono di pensare in modo complesso e di navigare in modo sicuro per un'auto a guida autonoma.
Difesa
Ogni paese ha bisogno di una squadra di difesa forte per proteggersi. I Paesi più avanzati possono utilizzare le reti neurali per accedere e analizzare i dati militari. Questo aiuta a migliorare i loro sistemi di difesa. I Paesi stanno utilizzando queste tecnologie per migliorare le loro strategie di difesa.
Le reti neurali svolgono un ruolo importante nella difesa, aiutando in compiti come la localizzazione di oggetti. Inoltre, aiutano ad analizzare gli attacchi e a gestire la logistica. Vengono utilizzate anche per controllare i droni e monitorare i mari. Possono anche supervisionare le pattuglie aeree. Tutti questi elementi contribuiscono a creare sistemi di difesa efficaci.
Elaborazione del linguaggio naturale
Aiuta i computer a comprendere e a rispondere al testo scritto. Viene utilizzato nei chatbot e negli assistenti virtuali. Questo è particolarmente vero nel settore bancario, per aiutare i clienti. La PNL può anche ordinare, analizzare e riassumere le informazioni. Inoltre, permette ai computer di creare nuovi testi utilizzando modelli linguistici di grandi dimensioni che sono stati addestrati su molti dati.
Riconoscimento vocale
La tecnologia di riconoscimento vocale consente alle macchine di comprendere le parole pronunciate, di identificare la lingua e persino di cogliere il tono dell'interlocutore. Questa tecnologia aiuta a trascrivere le conversazioni, a creare sottotitoli automatici e a smistare le richieste telefoniche dei clienti in base al servizio di cui hanno bisogno.
Previsioni sul mercato azionario
Le reti neurali vengono utilizzate per prevedere i prezzi delle azioni e aiutare nelle scelte di investimento. Questo compito può essere difficile per i metodi tradizionali, ma le reti neurali sono in grado di imparare e adattarsi, il che le rende ideali per questo lavoro.
Nel corso del tempo, è stato dimostrato che le reti neurali possono prevedere con successo i prezzi delle azioni. Man mano che queste reti migliorano, possiamo aspettarci di vederle sempre più utilizzate per le previsioni del mercato azionario.
Ottimizzazione della catena di approvvigionamento
Un'importante applicazione delle reti neurali artificiali è la previsione del consumo di un prodotto nella catena di approvvigionamento. Questo aiuta le aziende a ordinare la giusta quantità di scorte.
Le aziende possono risparmiare denaro e lavorare in modo più efficiente. Le reti neurali raggiungono questo obiettivo riconoscendo i modelli di comportamento dei clienti.
Assistenti virtuali ad attivazione vocale
Gli assistenti virtuali ad attivazione vocale utilizzano il riconoscimento vocale basato su reti neurali. In questo modo, il dispositivo è in grado di riconoscere la tua voce e reagire di conseguenza.
Queste reti avanzate sono in grado di cogliere anche il tono e il contesto delle tue parole. In questo modo la conversazione diventa più naturale.
Pensieri finali
Le reti neurali hanno molti usi. Vanno dal riconoscimento dei volti alla previsione del tempo. Funzionano come strati collegati, in modo simile a come funziona il cervello umano. Sono in grado di gestire un gran numero di compiti utilizzando solo pochi e semplici input. Gli algoritmi delle reti neurali hanno reso più semplice la valutazione dei dati e hanno migliorato gli algoritmi tradizionali.
