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Simone Daniello

Intelligenza Artificiale dalla Cina e Asia Orientale

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Reti Neurali

Le Reti Neurali sono modelli matematici costituiti da neuroni artificiali che emulano il funzionamento del cervello umano, con lo scopo di raggiungere prestazioni cognitive che in qualche modo si avvicinano alla controparte reale.

Oggi vengono utilizzate per risolvere problemi ingegneristici di Intelligenza Artificiale legati a diversi ambiti tecnologici come l’informatica, l’elettronica, la simulazione e molte altre scienze.

Le reti neurali sono composte da tre strati, capaci di coinvolgere migliaia di neuroni e migliaia di connessioni:

Strato di ingresso (I – Input)

Strato “nascosto”

Strato di uscita (O – Output).

Lo strato di ingresso (I) è quello che ha il compito di ricevere ed elaborare segnali e dati provenienti dall’esterno, lo strato nascosto (H) ha in carico il processo di elaborazione completo e lo strato di uscita (O) raccoglie i risultati dell’elaborazione dello strato nascosto (Hidden), i quali vengono poi adattati per far fronte alle richieste del livello successivo sulla rete neurale.

Una rete neurale artificiale riceve segnali esterni su uno strato di nodi (unità di elaborazione) d’ingresso, ciascuno dei quali è collegato con numerosi nodi interni, organizzati in più livelli. Ogni nodo elabora i segnali ricevuti e trasmette il risultato a nodi successivi.

reti neurali

Le Reti Neurali aiutano a risolvere i problemi grazie al loro addestramento.

La fase di addestramento avviene tramite l’inserimento di un set di dati ben definito, scelto in base alla funzione che dovrà apprendere la macchina.

L’apprendimento è dato dal Machine Learning e si divide in Apprendimento Supervisionato, Apprendimento Non Supervisionato e Apprendimento di Rinforzo.

Le Reti Neurali offrono importanti vantaggi:

  • Parallelismo, grazie al quale è possibile elaborare grandi quantità di dati in tempi rapidi
  • Tolleranza ai guasti
  • Tolleranza al rumore, ovvero la capacitò di elaborazione corretta nonostante inserimenti imprecisi o incompleti.
  • Evoluzione adattiva, migliorare in automatico

I principali settori in cui l’utilizzo delle reti neurali ormai rappresenta una realtà importante sono:

Finanza (analisi del rischio, portafoglio, andamento mercati), riconoscimento immagini, diagnosi mediche, data mining, riconoscimento vocale, simulazioni varie e molto altro ancora.

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