Cosa sono le reti neurali artificiali?
Le reti neurali artificiali (ANN), come suggerisce il nome, imitano le reti neurali del cervello umano. Le reti neurali sono composte da strati di nodi, in cui esistono uno strato di input, uno strato nascosto, funzione di attivazione e uno strato di output. Ogni nodo può anche essere chiamato neurone artificiale. Ognuno è composto da dati di input, pesi, bias e output. È un sistema di elaborazione dei dati e generazione di output che replica il sistema neurale per svelare relazioni non lineari in un grande set di dati. I dati possono provenire da percorsi sensoriali e possono essere sotto forma di testo, immagini o audio.
Il termine reti neurali artificiali, spesso indicato semplicemente come reti neurali, è spesso usato in modo sinonimo con deep learning. Tuttavia, tecnicamente parlando, il deep learning si riferisce all'addestramento delle reti neurali artificiali. Le ANN sono un sottoinsieme del machine learning (ML), che è a sua volta un ramo dell'intelligenza artificiale (AI) e dell'informatica che comporta la raccolta di grandi quantità di dati e l'uso di algoritmi per aiutare la macchina ad apprendere come il cervello umano.
Il modo migliore per capire come funziona una ANN è comprendere come funziona una rete neurale naturale all'interno del cervello e tracciare un parallelo tra di esse. I neuroni sono il componente fondamentale del cervello umano e sono responsabili dell'apprendimento e della conservazione della conoscenza e delle informazioni come le conosciamo. Puoi considerarli l'unità di elaborazione nel cervello. Prendono i dati sensoriali come input, li elaborano e forniscono i dati di output utilizzati da altri neuroni. Le informazioni vengono elaborate e trasmesse fino a quando non si ottiene un risultato decisivo.
Più la macchina "impara", più diventa accurata. La frase "reti neurali artificiali" è stata creata nel 1943 da Warren McCulloch e Walter Pitts. Le reti neurali artificiali sono un aspetto cruciale del campo in rapida crescita della data science, dove l'elaborazione di enormi set di dati consente ai computer di fare classificazioni e previsioni per sviluppare intuizioni aziendali nei progetti di data mining.
Ci sono diverse categorie di prodotti sul sito web di G2 che utilizzano le ANN, tra cui, ma non solo, software di analisi del testo, piattaforme di data science e machine learning, software di operazionalizzazione AI & Machine Learning (MLOps), software di riconoscimento delle immagini, software di riconoscimento vocale, e software di reti neurali artificiali. Oltre alle piattaforme dedicate specificamente alle reti neurali artificiali, molte soluzioni incorporano anche le reti neurali artificiali nella funzionalità complessiva dello strumento. Ad esempio, software di trascrizione medica converte le parole in testo, e software di intelligenza del talento aiuta i professionisti delle risorse umane a scoprire potenziali candidati durante il processo di reclutamento.
Tipi di reti neurali artificiali
Esistono molte reti neurali artificiali, alcune delle quali sono in una fase di ricerca rudimentale, e altre sono attive nei prodotti software. I due tipi principali sono:
- Reti neurali convoluzionali (CNN): Le CNN estraggono caratteristiche direttamente dai dati, come le immagini, eliminando la necessità di estrazione manuale delle caratteristiche. L'estrazione manuale delle caratteristiche richiederebbe al data scientist di entrare e determinare i vari componenti e aspetti dei dati. Con questa tecnologia, la rete neurale determina questo da sola. Nessuna delle caratteristiche è pre-addestrata; invece, vengono apprese dalla rete quando si addestra sul set di immagini fornito. Questa caratteristica di estrazione automatica delle caratteristiche rende i modelli di deep learning altamente efficaci per la classificazione degli oggetti e altre applicazioni di visione artificiale.
- Reti neurali ricorrenti (RNN): Una rete neurale ricorrente è una rete neurale artificiale che utilizza dati sequenziali o di serie temporali. Questi algoritmi di deep learning sono comunemente usati per problemi ordinali o temporali, come la traduzione linguistica, l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il riconoscimento vocale e la didascalia delle immagini.
Vantaggi delle reti neurali artificiali
La crescita esplosiva dei big data ha reso l'AI in generale e le reti neurali artificiali in particolare fattibili. Di seguito sono riportati alcuni dei principali vantaggi:
- Permette alle aziende di rimanere agili e adattarsi ai cambiamenti del mercato: Gli algoritmi di ML consentono l'elaborazione virtualmente illimitata dei dati, utile quando devono essere prese decisioni aziendali in risposta ai cambiamenti e alle previsioni del mercato. Un esempio di ciò potrebbe essere una migliore preparazione delle catene di approvvigionamento globali quando determinate regioni geografiche di business sono più colpite dai cambiamenti climatici.
- Migliora la logistica e il funzionamento aziendale: Questa tecnologia può aiutare i professionisti della logistica a prevedere la domanda dei consumatori, valutare i livelli di stock e prendere decisioni strategiche sull'inventario.
- Offre un'analisi utente robusta per il marketing e il targeting: Gli algoritmi possono anche aiutare a misurare il successo delle campagne di marketing per creare raccomandazioni per l'ottimizzazione. Inoltre, l'analisi di massa dei dati dei consumatori può aiutare a sviluppare profili target più approfonditi.
- Assiste con l'imaging medico e la diagnosi: Il campo della bioinformatica utilizza la data science e le reti neurali artificiali per aiutare con l'imaging medico e la diagnosi, nonché per prevedere il rischio di malattie future, come il cancro.
Reti neurali artificiali vs. elaborazione del linguaggio naturale vs. machine learning vs. deep learning
Il machine learning è talvolta usato in modo intercambiabile con il deep learning ed è associato alle reti neurali e all'elaborazione del linguaggio naturale. È, tuttavia, importante evidenziare le distinzioni chiave tra questi concetti.
Come menzionato sopra, il machine learning è un ramo dell'intelligenza artificiale e dell'informatica. L'elaborazione del linguaggio naturale è una disciplina all'interno del ML che si concentra sull'aiutare l'AI ad apprendere il linguaggio naturale degli esseri umani, sia parlato che scritto. Questo campo del ML è ciò che aiuta a far funzionare chatbot e assistenti come Alexa e Siri ed è in gran parte costruito su reti neurali artificiali.
Le reti neurali sono classi di algoritmi ML modellati sul cervello umano. Con le reti neurali, le informazioni si muovono attraverso gli algoritmi come impulsi elettrici attraverso il cervello. Infine, il deep learning è una rete neurale con molti strati, e ogni strato determina il "peso" di ogni collegamento nella rete.
Matthew Miller
Matthew Miller is a former research and data enthusiast with a knack for understanding and conveying market trends effectively. With experience in journalism, education, and AI, he has honed his skills in various industries. Currently a Senior Research Analyst at G2, Matthew focuses on AI, automation, and analytics, providing insights and conducting research for vendors in these fields. He has a strong background in linguistics, having worked as a Hebrew and Yiddish Translator and an Expert Hebrew Linguist, and has co-founded VAICE, a non-profit voice tech consultancy firm.
