La guida definitiva all'architettura delle Reti Neurali Artificiali: Strati e Nodi

Ricordi il test di biologia sui neuroni e il cervello dei tuoi giorni di scuola?

È tempo di rivisitare le reti neurali, ma questa volta non stiamo parlando del cervello umano (o dei risultati di quel test). Invece, parliamo delle reti neurali artificiali.

Gli sviluppatori utilizzano software di reti neurali artificiali per il deep learning, impiegando reti neurali profonde (DNN) per costruire applicazioni intelligenti.

Come apprendono le reti neurali artificiali?

Nonostante le loro differenze, le reti neurali artificiali sono generalmente confrontate con il cervello umano. Tuttavia, operano in modo molto più semplificato.

Il cervello umano contiene miliardi di neuroni che inviano e ricevono neurotrasmettitori e trasportano informazioni in tutto il corpo. Questi neuroni ci aiutano a pensare e apprendere prendendo dati sensoriali come input, processandoli e fornendo un output. Questo continua fino a quando non si raggiunge un risultato desiderato attraverso una rete altamente interconnessa.

Le reti neurali artificiali contengono neuroni artificiali (chiamati nodi) che li aiutano ad apprendere dai dati e risolvere problemi. Gli algoritmi sono ispirati dagli strati del cervello umano. Come i cervelli umani, anche le ANN hanno un'architettura di rete interconnessa che consiste in tre strati:

• Strato di input: Lo strato di input è ciò che sembra: riceve informazioni dal mondo esterno nella rete neurale artificiale. I nodi di input leggono i dati grezzi e li portano nel sistema per l'elaborazione prima di passarli allo strato successivo.

• Strato nascosto: Una volta che l'informazione passa attraverso lo strato di input, si muove attraverso gli strati nascosti centrali per l'elaborazione effettiva. Questi strati eseguono i calcoli complessi necessari affinché l'ANN possa apprendere e prendere decisioni di conseguenza. A seconda della rete, ci può essere uno o molti strati nascosti.
• Strato di output: Infine, lo strato di output condivide il risultato finale o la decisione post-calcolo.

Ricevute le informazioni, la rete le elabora, decide cosa farne e poi condivide la sua decisione. I calcoli avvengono mentre le informazioni passano da uno strato all'altro attraverso cicli di propagazione in avanti e indietro mentre la rete si allena e apprende. Ecco alcune definizioni per aiutare a comprendere meglio il concetto:

• Canali: Punti di connessione tra neuroni da uno strato all'altro.
• Peso: Valori numerici assegnati ai canali utilizzati per determinare l'importanza di ciascun input.
• Funzione di attivazione: Una soglia (funzione matematica) che determina se un particolare neurone nello strato nascosto verrà attivato o meno.
• Bias: Un valore numerico, a volte definito come la costante, che viene aggiunto alla somma degli input e passato attraverso la funzione di attivazione.
• Propagazione in avanti: Il processo di neuroni attivati che passano informazioni attraverso i canali in un movimento in avanti per generare un output.
• Backpropagation: Il processo di aggiornamento dei pesi e dei bias della rete basato sull'errore di output, lavorando all'indietro dall'output all'input.

Fonte: AI Mind

Quali sono i tipi di reti neurali artificiali?

Diversi tipi di reti neurali artificiali soddisfano vari livelli di complessità e necessità di addestramento.

1. Reti neurali feed-forward (FNN)

Una FNN è il tipo più semplice di rete neurale artificiale. Le informazioni fluiscono in una direzione dallo strato di input attraverso gli strati nascosti e infine allo strato di output, senza cicli o loop nel processo di addestramento. A meno che non sia ritenuto necessario, la rete potrebbe non avere nemmeno uno strato nascosto a causa della sua semplicità. Non è coinvolta alcuna backpropagation in questo metodo.

2. Reti neurali modulari (MNN)

In una rete neurale modulare, più reti indipendenti lavorano insieme per risolvere compiti complessi contribuendo con i loro risultati all'output collettivo. Questa struttura divide un compito più grande in pezzi più piccoli, e un modulo separato gestisce ciascun sottocompito di conseguenza. Durante il processo, i moduli operano in modo indipendente, permettendo a ciascun modulo di essere addestrato separatamente sui propri dati relativi al sottocompito assegnato. Le reti non interferiscono l'una con l'altra durante il processo di calcolo.

3. Reti neurali convoluzionali (CNN)

Le reti neurali convoluzionali (a volte chiamate ConvNets) sono progettate per elaborare immagini e riconoscere efficacemente modelli complessi. Estraggono caratteristiche dai dati e apprendono attraverso l'addestramento su un set di immagini fornito. Grazie alle loro capacità di estrazione automatica delle caratteristiche, le CNN sono altamente efficaci per la classificazione degli oggetti (ad esempio, il riconoscimento facciale) e altri programmi di visione artificiale.

4. Reti neurali ricorrenti (RNN)

Una rete neurale ricorrente (RNN) elabora e converte dati sequenziali, come parole, frasi e informazioni di serie temporali. Esistono diversi tipi di architetture RNN, tra cui uno-a-molti (un input a molti output), molti-a-molti (molti input a molti output) e molti-a-uno (molti input a un output). Le reti neurali ricorrenti funzionano bene per traduzioni, riassunti di testi e modelli di previsione di serie temporali.

Vantaggi delle reti neurali artificiali

Le ANN hanno trasformato il campo dell'intelligenza artificiale imitando il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni. Ecco alcuni vantaggi chiave dell'utilizzo delle ANN:

• Capacità di apprendimento: Le ANN possono apprendere e adattarsi dai modelli di dati, rendendole efficaci per compiti come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio e le previsioni.
• Elaborazione non lineare: Eccellono nella modellazione di relazioni complesse e non lineari che gli algoritmi tradizionali faticano a gestire.
• Versatilità: Le ANN possono essere applicate in vari settori, tra cui sanità, finanza, robotica e elaborazione del linguaggio naturale.

Svantaggi delle reti neurali artificiali

Sebbene le ANN offrano capacità straordinarie, non sono prive di sfide. Ecco alcuni svantaggi chiave dell'utilizzo delle ANN:

• Elevati requisiti computazionali: L'addestramento delle ANN richiede una notevole potenza computazionale, che può essere intensiva in termini di risorse e richiedere tempo.
• Natura di black-box: Il processo decisionale nelle ANN è spesso difficile da interpretare o spiegare, limitando la trasparenza.
• Dipendenza dai dati: Le ANN richiedono grandi quantità di dati etichettati per un addestramento efficace, che potrebbero non essere sempre facilmente disponibili.

Applicazioni delle ANN

Le ANN sono la base per altri algoritmi di deep learning, comprese le tre applicazioni seguenti.

1. Riconoscimento facciale

La tecnologia di riconoscimento facciale e le biometrie utilizzano reti neurali artificiali per rilevare caratteristiche ed espressioni facciali e distinguere i volti da altri oggetti non facciali. Le reti neurali convoluzionali (CNN), progettate per l'elaborazione delle immagini, inclusi i volti, eccellono nel rilevare caratteristiche complesse. Creano un'immagine simile a un blueprint nota come faceprint per riferimento in un database. Successivamente, i volti possono essere scansionati e confrontati con il faceprint per verificare l'identità. Sistemi di sicurezza, piattaforme di social media e forze dell'ordine utilizzano tecnologie di riconoscimento facciale.

2. Traduzione in tempo reale

Strumenti come Google Translate utilizzano la traduzione automatica neurale (NMT) per produrre traduzioni in tempo reale da una lingua all'altra. In NMT, la rete prevede la probabilità di una sequenza di parole scomponendo le frasi in parti più piccole per tradurle. NMT quindi apprende come tradurre frasi strutturate in modo simile in futuro.

3. Previsioni meteorologiche

Le stazioni meteorologiche, le immagini satellitari e i radar raccolgono dati relativi al meteo, inclusi temperatura, umidità, pressione barometrica, immagini dei modelli meteorologici, monitoraggio delle precipitazioni e aggiornamenti sulle tempeste. Questi set di dati possono essere utilizzati come dati di input per una rete neurale artificiale (ANN). Addestrando l'ANN su dati meteorologici storici, può imparare a riconoscere modelli e relazioni tra variabili per previsioni meteorologiche future più accurate.

I 5 migliori strumenti software per reti neurali artificiali

Il software per reti neurali artificiali (ANN) aiuta le aziende a raccogliere pool di dati per l'apprendimento di base e l'addestramento dei modelli. Gli sviluppatori utilizzano anche reti neurali profonde (DNN), un tipo di ANN, per costruire applicazioni intelligenti con funzionalità di deep learning. Queste reti formano la base per altri algoritmi di deep learning, come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria delle Reti Neurali Artificiali, un prodotto deve:

• Fornire una rete basata su unità neurali interconnesse per creare capacità di apprendimento
• Offrire una base per algoritmi di apprendimento più approfonditi
• Collegarsi a fonti di dati per alimentare la rete neurale con informazioni

* Di seguito sono riportate le cinque principali piattaforme di reti neurali artificiali dal Grid® Report Inverno 2024 di G2. Alcune recensioni possono essere modificate per chiarezza.

1. Google Cloud Deep Learning VM Image

Google Cloud Deep Learning VM Image fornisce VM preconfigurate per applicazioni di deep learning, rendendo facile e veloce avviare un progetto con un'immagine VM che include i framework AI più popolari. Deep Learning VM Image supporta framework di machine learning come PyTorch e TensorFlow. Inoltre, sono ottimizzati con le ultime librerie NVIDIA® CUDA-X AI e forniscono supporto integrato per JupyterLab.

Cosa piace di più agli utenti:

“Ottimo strumento per data scientist/ingegneri ML. Ha tutti i moduli più recenti ed è facile da installare. Dipendenze comuni preinstallate e supporto driver per GPU/TPU e opzioni CLI lo rendono fantastico. Rende possibile fare in poche ore di lavoro ciò che si farebbe in pochi clic.”

- Google Cloud Deep Learning VM Image Review, Ramakant S.

Cosa non piace agli utenti:

“L'interfaccia utente della piattaforma può essere migliorata.”

- Google Cloud Deep Learning VM Image Review, Udit S.

2. AIToolbox

AIToolbox contiene moduli AI scritti in Swift, inclusi Grafi/Alberi, Regressione Lineare, Support Vector Machines, Reti Neurali, PCA, KMeans, Algoritmi Genetici, MDP, Miscela di Gaussiani e Regressione Logistica. Le reti neurali possono supportare più strati, addestramento online e batch, e strati feed-forward o ricorrenti semplici mescolati in un addestramento di rete semplice.

Cosa piace di più agli utenti:

“AIToolbox offre molti tutorial, articoli e guide che aiutano ad apprendere nuove tecnologie. AIToolbox fornisce accesso a vari strumenti e librerie AI e ML, rendendo più facile per gli utenti implementare e sperimentare nuove tecnologie. AIToolbox è progettato per essere user-friendly con funzionalità che rendono facile per gli utenti accedere e utilizzare la piattaforma."

- AIToolbox Review, Hem G.

Cosa non piace agli utenti:

“A volte è lento e stiamo affrontando ritardi nella risposta; è frustrante a volte.”

- AIToolbox Review, Darshan S.

3. PyTorch

PyTorch è un framework di deep learning open-source che semplifica lo sviluppo di ANN. Offre grafi di calcolo dinamici, debug facile e accelerazione GPU, rendendolo ideale per compiti come il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale. Grazie alla sua flessibilità e prestazioni, PyTorch è ampiamente utilizzato sia nella ricerca che nell'industria.

Cosa piace di più agli utenti:

"La documentazione core di PyTorch è eccellente, fornendo approfondimenti completi, ma molte librerie ausiliarie e funzionalità più recenti soffrono di documentazione limitata o incompleta. Inoltre, l'efficacia di PyTorch diminuisce quando non ci sono abbastanza dati per addestrare il modello, poiché il miglioramento e l'accuratezza potrebbero non soddisfare le aspettative."

- PyTorch Review, Alok Y.

Cosa non piace agli utenti:

"Sebbene PyTorch offra accessibilità, può essere difficile per i nuovi arrivati nell'ecosistema Python. Distribuire modelli oltre la fase di addestramento può richiedere uno sforzo aggiuntivo per una transizione senza problemi. Inoltre, aggiornamenti frequenti, sebbene dimostrino progresso, possono occasionalmente portare a problemi di compatibilità che richiedono attenzione e adattamento."

- PyTorch Review, Muneeb M.

4. Microsoft Cognitive Toolkit (ex CNTK)

Microsoft Cognitive Toolkit è un toolkit di deep learning open-source per la creazione di modelli di previsione di machine learning. Gli sviluppatori lo utilizzano per il riconoscimento vocale, l'addestramento di immagini e testi con velocità, accuratezza e qualità commerciale. Tuttavia, Microsoft ha deprecato il framework, quindi non riceverà più aggiornamenti o ulteriori sviluppi.

Cosa piace di più agli utenti:

“Le caratteristiche più utili sono la navigazione facile e il low code per la creazione di modelli. Qualsiasi principiante può facilmente comprendere la piattaforma e creare modelli facilmente. Il supporto per varie librerie per diverse lingue lo fa risaltare! Ottimo prodotto rispetto a Google AutoML.”

- Microsoft Cognitive Toolkit (ex CNTK) Review, Anubhav I.

Cosa non piace agli utenti:

“Meno controllo per personalizzare i servizi alle nostre esigenze e aggiornamenti buggy agli SDK di CNTK, che a volte rompono il codice di produzione.”

- Microsoft Cognitive Toolkit (ex CNTK) Review, Chinmay B.

5. node-fann

node-fann è una libreria di reti neurali open-source veloce per Node.js, basata sulla libreria Fast Artificial Neural Network (FANN). Consente agli sviluppatori di costruire e addestrare ANN direttamente in un ambiente Node.js, fornendo un'API facile da usare per compiti come il riconoscimento di pattern, la classificazione e la regressione. Node-FANN supporta varie architetture ANN e algoritmi di addestramento, offrendo flessibilità per una gamma di applicazioni di machine learning pur essendo leggero ed efficiente per l'integrazione in progetti basati su JavaScript.

Cosa piace di più agli utenti:

"Node-FANN è facile da implementare e integrare, con documentazione user-friendly che si distingue rispetto ad altre librerie. Offre supporto cross-platform, consentendo un uso dinamico su diversi sistemi. Per i principianti, sono disponibili esempi pre-costruiti, fornendo una risorsa salvavita per iniziare. Inoltre, l'ottimizzazione della cache è inclusa, migliorando le prestazioni complessive della libreria."

- node-fann Review, Ritik S.

Cosa non piace agli utenti:

"Un notevole svantaggio è che non è gratuito. Inoltre, non sono soddisfatto delle prestazioni di Node FANN, una libreria progettata per integrare reti in piattaforme collaborative. La sua mancanza di documentazione ed esempi rende difficile per i principianti comprendere e utilizzare efficacemente."

-node-fann Review, Justin J.

Basato sul cervello umano

Le ANN sono un'avanzamento rivoluzionario nel crescente campo dell'intelligenza artificiale. Ispirate al cervello umano, le ANN apprendono dai dati ed eseguono compiti complessi al meglio delle loro capacità tecnologiche.

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