Reti neurali e Apprendimento approfondito sono attualmente le due parole d'ordine calde che vengono utilizzate al giorno d'oggi con l'intelligenza artificiale. I recenti sviluppi nel mondo dell'intelligenza artificiale possono essere attribuiti a questi due in quanto hanno svolto un ruolo significativo nel migliorare l'intelligenza artificiale.
Guardati intorno e troverai macchine sempre più intelligenti intorno. Grazie a Neural Networks e Deep Learning, i lavori e le capacità che un tempo erano considerati il forte degli esseri umani vengono ora eseguiti dalle macchine. Oggi, le macchine non sono più costrette a mangiare algoritmi più complessi, ma, al contrario, vengono alimentate per svilupparsi in sistemi autonomi e autodidatti capaci di rivoluzionare molte industrie in tutto il mondo.
Reti neurali e Apprendimento approfondito hanno prestato enorme successo ai ricercatori in compiti come il riconoscimento dell'immagine, il riconoscimento vocale, la ricerca di relazioni più profonde in un set di dati. Aiutati dalla disponibilità di enormi quantità di dati e di potenza di calcolo, le macchine possono riconoscere oggetti, tradurre parole, addestrarsi per identificare schemi complessi, imparare come ideare strategie e fare piani di emergenza in tempo reale.
Quindi, come funziona esattamente? Sai che sia le Reti Neutro che l'Apprendimento Profondo hanno a che fare con la comprensione dell'apprendimento profondo, devi prima capire le reti neurali? Continua a leggere per saperne di più.
Cos'è una rete neurale
Una rete neurale è fondamentalmente un modello di programmazione o un insieme di algoritmi che consente a un computer di apprendere dai dati osservativi. Una rete neurale è simile a un cervello umano, che funziona riconoscendo i modelli. I dati sensoriali vengono interpretati utilizzando una percezione della macchina, l'etichettatura o l'input grezzo di clustering. I modelli riconosciuti sono numerici, racchiusi in vettori, in cui i dati come immagini, suono, testo, ecc. Sono tradotti.
Pensa alla rete neurale! Pensa a come funziona un cervello umano
Come accennato in precedenza, una rete neurale funziona esattamente come un cervello umano; acquisisce tutta la conoscenza attraverso un processo di apprendimento. Dopo di ciò, i pesi sinaptici memorizzano le conoscenze acquisite. Durante il processo di apprendimento, i pesi sinaptici della rete vengono riformati per raggiungere l'obiettivo desiderato.
Proprio come il cervello umano, le reti neurali funzionano come sistemi di elaborazione delle informazioni paralleli non lineari che eseguono rapidamente calcoli come il riconoscimento e la percezione dei pattern. Di conseguenza, queste reti funzionano molto bene in aree come il parlato, l'audio e il riconoscimento di immagini in cui gli ingressi / segnali sono intrinsecamente non lineari.
In parole semplici, puoi ricordare Neural Network come qualcosa che è in grado di immagazzinare le conoscenze come un cervello umano e usarlo per fare previsioni.
Struttura delle reti neurali
Le reti neurali comprende tre livelli,
- Livello di input,
- Livello nascosto e
- Livello di uscita
Ogni livello è costituito da uno o più nodi, come mostrato nel diagramma sottostante da piccoli cerchi. Le linee tra i nodi indicano il flusso di informazioni da un nodo all'altro. L'informazione scorre dall'input all'output, cioè da sinistra a destra (in alcuni casi può essere da destra a sinistra o in entrambe le direzioni).
I nodi del livello di input sono passivi, nel senso che non modificano i dati. Ricevono un singolo valore sul loro input e duplicano il valore per le loro uscite multiple. Considerando che, i nodi del livello nascosto e di uscita sono attivi. In tal modo possono modificare i dati.
In una struttura interconnessa, ogni valore del livello di input viene duplicato e inviato a tutti i nodi nascosti. I valori che entrano in un nodo nascosto vengono moltiplicati per i pesi, un insieme di numeri predeterminati memorizzati nel programma. Gli input ponderati vengono quindi aggiunti per produrre un singolo numero. Le reti neurali possono avere un numero qualsiasi di livelli e un numero qualsiasi di nodi per livello. La maggior parte delle applicazioni utilizza la struttura a tre strati con un massimo di poche centinaia di nodi di input
Esempio di rete neurale
Si consideri una rete neurale che riconosce gli oggetti in un segnale sonar e ci sono 5000 campioni di segnale memorizzati nel PC. Il PC deve capire se questi campioni rappresentano un sottomarino, una balena, un iceberg, rocce di mare o niente del tutto? I metodi convenzionali di DSP affronteranno questo problema con la matematica e gli algoritmi, come la correlazione e l'analisi dello spettro di frequenza.
Mentre con una rete neurale, i 5000 campioni sarebbero alimentati al livello di input, risultando in valori che scoppiettavano dallo strato di output. Selezionando i pesi appropriati, l'output può essere configurato per riportare un'ampia gamma di informazioni. Ad esempio, potrebbero esserci uscite per: sottomarino (sì / no), roccia marina (sì / no), balena (sì / no), ecc.
Con altri pesi, le uscite possono classificare gli oggetti come metallo o non metallo, biologico o non biologico, nemico o alleato, ecc. Nessun algoritmo, nessuna regola, nessuna procedura; solo una relazione tra l'input e l'output dettati dai valori dei pesi selezionati.
Ora, capiamo il concetto di Deep Learning.
Cos'è un Apprendimento profondo
L'apprendimento profondo è fondamentalmente un sottoinsieme di reti neurali; forse puoi dire una complessa rete neurale con molti livelli nascosti.
Tecnicamente parlando, l'apprendimento profondo può anche essere definito come un potente insieme di tecniche per l'apprendimento nelle reti neurali. Si riferisce alle reti neurali artificiali (ANN) composte da molti strati, enormi set di dati, potente hardware del computer per rendere possibile un modello di addestramento complicato.Contiene la classe di metodi e tecniche che impiegano reti neurali artificiali con più livelli di funzionalità sempre più ricche.
Struttura della rete di deep learning
Le reti di deep learning utilizzano per lo più architetture di reti neurali e quindi vengono spesso definite reti neurali profonde. L'uso del lavoro "in profondità" si riferisce al numero di strati nascosti nella rete neurale. Una rete neurale convenzionale contiene tre livelli nascosti, mentre le reti profonde possono avere fino a 120-150.
L'Apprendimento profondo implica l'alimentazione di un sistema informatico di molti dati, che può essere utilizzato per prendere decisioni su altri dati. Questi dati sono alimentati attraverso reti neurali, come nel caso dell'apprendimento automatico. Le reti di deep learning possono apprendere le funzionalità direttamente dai dati senza necessità di estrazione manuale delle funzionalità.
Esempi di apprendimento profondo
L'apprendimento approfondito viene attualmente utilizzato in quasi tutti i settori, a partire da Automobile, Aerospaziale e Automazione fino a quello medico. Ecco alcuni esempi
- Google, Netflix e Amazon: Google lo utilizza nei suoi algoritmi di riconoscimento vocale e di immagine. Netflix e Amazon utilizzano anche l'apprendimento approfondito per decidere cosa guardare o acquistare successivamente
- Guida senza conducente: i ricercatori stanno utilizzando reti di deep learning per rilevare automaticamente oggetti come segnali di stop e semafori. L'apprendimento approfondito viene anche utilizzato per rilevare i pedoni, il che aiuta a ridurre gli incidenti.
- Aerospaziale e Difesa: l'apprendimento approfondito viene utilizzato per identificare gli oggetti dai satelliti che individuano le aree di interesse e identificare le zone sicure o non sicure per le truppe.
- Grazie a Deep Learning, Facebook trova e tagga automaticamente gli amici nelle tue foto. Skype può tradurre le comunicazioni vocali in tempo reale e in modo abbastanza accurato.
- Ricerca medica: i ricercatori medici stanno utilizzando l'apprendimento profondo per rilevare automaticamente le cellule tumorali
- Automazione industriale: l'apprendimento approfondito contribuisce a migliorare la sicurezza dei lavoratori nei confronti di macchinari pesanti rilevando automaticamente quando persone o oggetti si trovano a una distanza non sicura dalle macchine.
- Elettronica: l'apprendimento approfondito viene utilizzato nella traduzione automatica dell'udito e del parlato.
Conclusione
Il concetto di reti neurali non è nuovo, e i ricercatori hanno avuto un discreto successo nell'ultimo decennio. Ma il vero cambio di gioco è stata l'evoluzione delle reti neurali profonde.
Superando gli approcci tradizionali all'apprendimento automatico, ha dimostrato che le reti neuronali profonde possono essere addestrate e sperimentate non solo da pochi ricercatori, ma ha lo scopo di essere adottate dalle aziende tecnologiche multinazionali per offrire migliori innovazioni nel prossimo futuro.
Grazie a Deep Learning e Neural Network, AI non sta solo facendo i compiti, ma ha iniziato a pensare!
