Reti Neurali: cosa sono e perché rappresentano l’evoluzione del business
Le reti neurali artificiali sono sistemi computazionali in grado di riconoscere modelli attraverso l’apprendimento automatico e modelli matematici.
Cosa sono le reti neurali?
Le reti neurali sono modelli computazionali ispirati al sistema nervoso. Lavorano in modo interconnesso, simulando le reti neurali naturali.
Le reti neurali sono anche idealmente progettate per aiutare le persone a risolvere problemi complessi in una varietà di scenari di vita reale. Possono imparare e modellare le relazioni tra gli input e gli output dei dati che sono non lineari e complessi; fare generalizzazioni e inferenze; rivelare relazioni nascoste, modelli e previsioni; e modellare dati altamente volatili (come i dati delle serie temporali finanziarie), così come identificare le varianti necessarie per prevedere eventi rari.
Come imparano le reti neurali?
Le reti neurali artificiali sono create da algoritmi progettati per uno scopo particolare. È impossibile creare un tale algoritmo senza modelli matematici che simulano il processo di apprendimento del cervello umano.
Una rete neurale assomiglia al cervello in due modi: la conoscenza viene acquisita attraverso passi di apprendimento e pesi sinaptici che memorizzano la conoscenza. Una sinapsi è il nome dato alla connessione tra i neuroni.
Alle connessioni vengono assegnati dei valori, che sono chiamati pesi sinaptici. Le reti neurali artificiali hanno una serie di neuroni sintetici (o virtuali) collegati, che formano una matrice di elementi di elaborazione.
Una volta assemblato, una serie di valori può essere applicata a un neurone collegato ad altri all’interno della rete. Questi valori (o input) vengono moltiplicati nel neurone per il valore del suo peso di sinapsi. Poi questi valori vengono sommati. Se questa somma supera un valore di soglia stabilito, un segnale viene propagato dall’uscita (assone) di questo neurone. Questo stesso passo viene effettuato attraverso gli altri neuroni della rete. I neuroni si attiveranno, a seconda degli ingressi e dei pesi sinaptici.
Ci sono diversi modi per sviluppare una rete neurale, ma deve essere assemblata in base al problema o ai problemi da risolvere. La sua architettura determina il numero di strati utilizzati, il numero di neuroni in ogni strato e il tipo di sinapsi utilizzato.
Ci sono tre tipi di apprendimento nelle reti neurali artificiali:
Supervisionato: la rete neurale riceve una serie di input standardizzati e i loro modelli di output corrispondenti, dove gli aggiustamenti dei pesi sinaptici avvengono fino a quando la differenza tra i modelli di output generati hanno un valore desiderato;
Non supervisionato: In questo tipo, la rete neurale lavora con i dati per determinare le proprietà dei set di dati. L’apprendimento è costituito da queste proprietà;
Ibrido: in questa forma, c’è un “mix” di modelli supervisionati e non supervisionati. Ogni strato in questa configurazione utilizza uno dei due modelli.
Quali sono i vantaggi di una rete neurale?
Ci sono molte applicazioni per le reti neurali nei settori e segmenti più diversi. Le reti neurali hanno un’enorme capacità di elaborazione, monitoraggio e controllo dei dati.
Le reti neurali artificiali possono essere utilizzate in qualsiasi settore per facilitare l’accesso alle informazioni e alle intuizioni, calcolare e prevedere i risultati, migliorare i processi o studiare e prevedere il comportamento dei clienti.
Ecco alcuni esempi:
- Rilevamento delle frodi bancarie, assistenza medica e assicurazione auto;
- Ottimizzazione della logistica per il settore dei trasporti;
- Elaborazione del linguaggio naturale (NLP);
- Medicina diagnostica;
- Azioni di marketing;
- Previsioni del mercato finanziario;
- Previsione del carico elettrico e della domanda di energia;
- Controllo della qualità e dei processi.
Reti neurali e apprendimento automatico
Il concetto di apprendimento automatico riguarda l’apprendimento in modo autonomo, reso possibile dalle reti neurali artificiali quando le macchine sono esposte a un ambiente con dati e possono raccoglierli, capire i modelli e imparare da essi.
Più una macchina impara da sola, più complessi diventano i compiti che può eseguire. Un computer può essere in grado di esaminare e comprendere diverse strutture di dati senza prima conoscerle.
L’apprendimento automatico sta guadagnando sempre più terreno perché genera conclusioni e intuizioni molto preziose con l’analisi in tempo reale di grandi volumi di dati. Una fabbrica di machine learning ha un enorme vantaggio competitivo rispetto ad altre forme di sviluppo dell’IA.
Reti neurali e apprendimento profondo
L’apprendimento profondo coinvolge i modelli molto complessi che le reti neurali rendono possibili. Questo apprendimento è autonomo e si avvicina al modello dei processi all’interno del cervello umano. All’interno di questo campo, abbiamo processi come il riconoscimento della voce, delle immagini e dei volti.
L’apprendimento profondo può rilevare possibili guasti nelle attrezzature industriali sulla base di deviazioni dal comportamento standard memorizzato dalla macchina. Questi cambiamenti sono rilevati da sensori posti sull’attrezzatura e prevengono sprechi (sia in tempo di manutenzione che in materiali), guasti catastrofici (e pericolosi incidenti in fabbrica) e tempi di inattività dovuti alle riparazioni.
Il deep learning aiuta a eseguire la localizzazione dei pezzi, la classificazione e il riconoscimento delle caratteristiche del prodotto, l’applicazione e l’analisi dei criteri di qualità, e altre funzioni che ottimizzano intere fabbriche e processi produttivi.
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