Che cos`è Apprendimento profondo e Rete neurale

Neural Networks e Deep Learning sono attualmente le due parole d`ordine calde che vengono utilizzate oggigiorno con l`Intelligenza Artificiale. I recenti sviluppi nel mondo dell`intelligenza artificiale possono essere attribuiti a questi due in quanto hanno giocato un ruolo significativo nel migliorare l`intelligenza dell`intelligenza artificiale.

Guardati intorno e troverai sempre più macchine 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 fatto di mangiare algoritmi più complessi, ma, invece, essi sono alimentati a svilupparsi in un autonome, sistemi di auto-insegnamento in grado di rivoluzionare molte industrie in tutto.

Reti Neurali e Profondo l`apprendimento ha dato un 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 potenza di calcolo, le macchine possono riconoscere oggetti, tradurre il parlato, allenarsi per identificare schemi complessi, imparare come escogitare strategie e fare piani di emergenza in tempo reale.

Quindi, esattamente come fa questo lavoro? 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? Continuate a leggere per saperne di più.

Che 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 pattern riconosciuti sono numerici, racchiusi in vettori, in cui sono tradotti i dati come immagini, suoni, testi, ecc.

Think Neural Network! 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 dei pattern e percezione. Di conseguenza, queste reti funzionano molto bene in aree come il riconoscimento vocale, audio e dell`immagine dove gli input / segnali sono intrinsecamente non lineari.

In parole semplici, puoi ricordare Neural Network come qualcosa che è capace di immagazzinare conoscenza come un umano. cervello e usarlo per fare previsioni

Struttura delle reti neurali

(Image credit: Mathworks)

Reti neurali compone di tre strati,

1. livello di input,
2. strato Hidden, e
3. Livello di output.

Ogni livello è costituito da uno o più nodi, come mostrato nel diagramma seguente 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 dello strato di input sono passivi, ovvero 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 questo 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 alcune centinaia di nodi di input

Esempio di rete neurale

Considerare 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 Apprendimento Profondo.

Che cos`è un Apprendimento Profondo

l`apprendimento profondo è fondamentalmente un sottoinsieme di Reti Neurali; forse si può dire una rete neurale complessa 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 apprendimento profondo

Le reti di apprendimento profonde utilizzano principalmente 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 apprendimento approfondito possono apprendere le caratteristiche direttamente dai dati senza la necessità di estrarre manualmente le caratteristiche.

Esempi di apprendimento profondo

l`apprendimento approfondito viene attualmente utilizzato in quasi tutti i settori a partire dall`automobile, dall`aerospaziale e dall`automazione al settore 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 il prossimo
• 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 utilizzato anche per rilevare i pedoni, 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 pericolose per le truppe.
• Grazie a Deep Learning, Facebook trova e tagga automaticamente gli amici nelle tue foto. Skype è in grado di tradurre le comunicazioni vocali in tempo reale e in modo abbastanza accurato.
• Ricerca medica: i ricercatori medici utilizzano l`apprendimento approfondito per rilevare automaticamente le cellule cancerogene
• Automazione industriale: l`apprendimento approfondito aiuta a migliorare la sicurezza dei lavoratori nei macchinari pesanti automaticamente
• 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 incontrato con moderato successo nell`ultimo decennio circa. Ma il vero punto di svolta è stato l`evoluzione delle reti neurali profonde.

Superando i tradizionali approcci di apprendimento automatico ha messo in evidenza che le reti neurali profonde possono essere addestrate e sperimentate non solo da pochi ricercatori, ma ha lo scopo di essere adottato da aziende tecnologiche multinazionali per venire con innovazioni migliori nel prossimo futuro.

Grazie a Deep Learning e Neural Network, AI non sta solo facendo i compiti, ma ha iniziato a pensare!