Reti neurali: cosa sono e come funzionano

Pubblicato: 20/02/2023

Cosa sono le reti neurali, come funzionano e in che modo sono importanti per lo sviluppo delle intelligenze artificiali

 Reti neurali: cosa sono e come funzionano

Le reti neurali sono un tipo di intelligenza artificiale che ha la capacità di apprendere dalle esperienze passate e utilizzare ciò che apprende per prendere decisioni. Sono modellate sul funzionamento del cervello umano e sono in grado di comprendere, filtrare e analizzare i dati. Negli ultimi tempi sono diventate una scelta sempre più popolare per risolvere vari compiti in diversi campi come l’apprendimento automatico, la visione artificiale, l’elaborazione del linguaggio naturale e altri ancora, a causa del loro potenziale di automazione rispetto agli approcci di programmazione tradizionali che si basano su regole codificate fornite da esperti. Alcuni esempi ben noti includono applicazioni di riconoscimento/classificazione delle immagini come il riconoscimento facciale, le auto a guida autonoma che utilizzano tecniche come la rete neurale convoluzionale e l’analisi del comportamento del cliente utilizzando la rete neurale ricorrente. Ma come funzionano e a cosa servono più nel dettaglio? Proviamo ad approfondirlo insieme.

Come funzionano le reti neurali

Note anche come reti neurali artificiali (ANN) o reti neurali simulate (SNN), sono un sottoinsieme del machine learning e sono l’elemento più importante degli algoritmi alla base del deep learning, e quindi dell’apprendimento utilizzato da moltissime intelligenze artificiali per poter essere “addestrate”.

Definite semplicemente, le reti neurali sono un insieme di algoritmi modellati sul modo in cui il cervello umano elabora le informazioni. Un singolo neurone è responsabile dell’elaborazione di un dato di input in modo che possa essere utilizzato da altri neuroni come valore di output, in modo simile a come le nostre cellule cerebrali si scambiano i segnali. Con questa struttura dinamica, queste macchine “pensanti” sono in grado di apprendere compiti complessi nel tempo senza che vengano esplicitamente programmati comandi. La rete neurale migliora nel suo compito durante l’addestramento in quanto regola gradualmente i suoi parametri interni formulando ipotesi/previsioni basate sui dati che ha raccolto fino a raggiungere l’accuratezza desiderata.

Il rapporto tra reti neurali e IA

Non sarebbe sbagliato affermare che la moderna Intelligenza Artificiale fa molto affidamento su metodi di apprendimento profondo che utilizzano reti neurali in cui il contesto è importante, specialmente quando si affrontano complessi problemi della vita reale in cui è necessario prendere decisioni sulla base di un’enorme quantità di dati che lo supportano.

Le reti neurali e l’intelligenza artificiale (AI) si sono intrecciate per creare una delle forze tecnologiche più potenti degli ultimi anni. Questi sistemi sono utilizzati in quasi tutti i settori, dal marketing e dalla finanza alla robotica, alla visione artificiale e alle auto a guida autonoma, fino allo smaltimento dei rifiuti. A causa dell’incredibile potenziale delle reti neurali e dell’intelligenza artificiale di elevare praticamente qualsiasi applicazione o processo aziendale, comprenderne le capacità è fondamentale per stare al passo con questo panorama in continua evoluzione.

Oltre a essere set di strumenti incredibilmente versatili con applicazioni del mondo reale in una miriade di settori, le tecnologie AI aiutano a potenziare le operazioni grazie alla loro capacità di elaborare enormi quantità di dati all’istante, qualcosa che il lavoro manuale non può fare in modo efficace da solo. Anche per questo motivo sono destinate a diventare fondamentali nelle nostre vite nell’immediato futuro, se non anche nel presente.

Fonte: https://leonardo.it/lifestyle/reti-neurali-cosa-sono-e-come-funzionano



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