Reti neurali: in parole semplici su tecnologia complessa
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Reti neurali sono le entusiasmanti tecnologie del nostro tempo. Che sono addestrati su incredibili quantità di dati e utilizzano questa conoscenza per risolvere problemi complessi in aree richieste. Ogni anno cresce l'interesse per le reti neurali e le possibilità che offrono stanno diventando impressionanti.
In questo articolo vedremo cosa sono le reti neurali, come funzionano e quali compiti risolvono. Discuteremo anche dell'uso delle reti neurali in aree che vanno dal riconoscimento di modelli all'elaborazione del linguaggio naturale e vedremo come AWS aiuta nell'uso delle reti neurali. Se vuoi saperne di più su come le reti neurali stanno cambiando il nostro mondo, leggi l'articolo fino alla fine.
Il contenuto dell'articolo:
- Cos'è una rete neurale?
- Perché sono necessarie le reti neurali?
- Architettura della rete neurale
- Funzionamento della rete neurale
- Tipi di reti neurali
- Addestramento di reti neurali
- Apprendimento profondo e reti neurali
- Applicazione delle reti neurali
- AWS e reti neurali
- Conclusione
- Domande frequenti
Cos'è una rete neurale?
Rete neurale è un complesso modello matematico che emula il lavoro dei neuroni nel cervello umano ed è in grado di elaborare dati che prima erano inaccessibili ai computer. Ogni neurone connesso alla rete elabora i segnali di ingresso e li trasmette. Di solito, una rete neurale è composta da tre livelli: input, hidden e output. Il livello di input riceve i dati che vengono inviati all'input della rete neurale. I livelli nascosti elaborano questi dati e li passano al livello di output, che fornisce il risultato della rete.
Per elaborare i dati, una rete neurale utilizza operazioni matematiche e metodi di apprendimento. Ogni neurone ha il proprio peso, che viene regolato durante il processo di apprendimento. I dati vengono inviati all'input della rete, che quindi passa attraverso i livelli e viene elaborata dai neuroni. Durante l'elaborazione, i dati passano attraverso operazioni matematiche, in cui i pesi di ciascun neurone vengono determinati e regolati utilizzando metodi di addestramento. Dopo che i dati sono passati attraverso i livelli, si ottiene il risultato della rete neurale.
Le reti neurali trovano applicazioni nella visione artificiale, nel riconoscimento vocale e nell'elaborazione del linguaggio naturale. Grazie alla capacità di elaborare grandi quantità di dati, le reti neurali trovano schemi nascosti e risolvono problemi complessi inaccessibili ai computer.
Perché sono necessarie le reti neurali?
L'uso delle reti neurali sta diventando popolare. Sono utilizzati in campi come la medicina, la finanza, la produzione e la tecnologia. Ad esempio, le reti neurali vengono utilizzate per analizzare i dati medici, prevedere le tendenze del mercato, controllare i processi di produzione, il riconoscimento vocale e delle immagini e altre attività.
La richiesta di reti neurali nell'apprendimento automatico e nell'intelligenza artificiale è che consentono a un computer di apprendere dai dati e produrre risultati persino migliori di quelli ottenuti da una persona. Ad esempio, le reti neurali apprendono da una quantità impressionante di dati, che consente loro di trovare modelli e fare previsioni basate su tali informazioni. Inoltre, si adattano alle mutevoli condizioni e migliorano le prestazioni nel tempo.
Le reti neurali risolvono problemi tradizionalmente risolti solo con l'aiuto dell'intelligenza umana, ma ora vengono risolti automaticamente. Aumentare la produttività e la precisione del lavoro nelle industrie e migliorare la qualità della vita delle persone.
Architettura della rete neurale
Architettura della rete neurale è la struttura e l'organizzazione di elementi costituiti da neuroni interconnessi. I neuroni sono raggruppati in livelli che elaborano in sequenza i dati di input e generano risultati di output. L'organizzazione dei livelli varia a seconda dell'attività specifica, anche il loro numero e il tipo di funzioni di attivazione possono variare.
Funzione di attivazione è una trasformazione non lineare che viene applicata alla somma degli input ponderati di ciascun neurone. Le funzioni di attivazione possono essere dei seguenti tipi, come sigmoidali, tangenti iperboliche o ReLU. La scelta della funzione di attivazione dipende dall'attività e dalle proprietà dei dati di input.
Somma ponderata e bias (bias) sono gli elementi utilizzati in ciascun neurone per elaborare i segnali di input e generare un risultato di output. I segnali di ingresso vengono moltiplicati per gli opportuni pesi, dopodiché avviene la sommatoria. Quindi un bias (bias) viene aggiunto alla somma e il risultato viene passato alla funzione di attivazione. La somma pesata e il bias (bias) regolano il contributo di ciascun neurone alla formazione dei risultati di output e sono la base per l'addestramento della rete neurale.
Funzionamento della rete neurale
Il funzionamento di una rete neurale si basa su due processi: propagazione in avanti e propagazione all'indietro di un errore (propagazione all'indietro). Il processo di propagazione in avanti inizia con i dati di input che vengono inviati al livello di input della rete. Quindi i dati passano attraverso i livelli nascosti, dove i loro valori vengono elaborati utilizzando le funzioni di attivazione e, infine, i dati arrivano al livello di output, dove si ottiene la risposta.
La backpropagation è un processo che consente alla rete di regolare i pesi per ridurre l'errore. In questo caso, gli errori nello strato di output si propagano indietro attraverso gli strati nascosti e ciascun neurone regola il peso in base al contributo all'errore totale.
I metodi di ottimizzazione vengono utilizzati per migliorare le prestazioni della rete neurale. Il primo di questi metodi è la discesa del gradiente, che minimizza la funzione di perdita. Vengono utilizzati anche metodi di regolarizzazione, che aiutano a prevenire l'overfitting della rete, e metodi di inizializzazione del peso, che avviano l'addestramento della rete con i valori di peso desiderati.
Tipi di reti neurali
Esistono tipi di reti neurali, ognuna delle quali ha lo scopo di risolvere un determinato problema.
- Il primo tipo comune sono le reti neurali completamente connesse (FFN). In cui ogni neurone in uno strato è connesso ai neuroni nello strato successivo.
- Un altro tipo sono le reti neurali convoluzionali (CNN), che elaborano le immagini utilizzando filtri per estrarre le caratteristiche.
- Le reti neurali ricorrenti (RNN) operano su dati sequenziali come segnali audio o testi.
- Le reti generative avversarie (GAN) vengono utilizzate per generare nuovi dati che estraggono in modo realistico.
- Gli autoencoder vengono utilizzati per ridurre la dimensione dei dati e comprimere le informazioni.
- Esistono anche reti speciali per l'elaborazione del suono e del testo. Ad esempio, le reti neurali ricorrenti con memoria a lungo termine (LSTM) per lavorare con dati vocali e reti ricorrenti con celle GRU per l'elaborazione di testi.
Ogni tipo di rete neurale presenta vantaggi e svantaggi e la scelta di un particolare tipo dipende dall'attività da svolgere. Pertanto, per ottenere risultati, è importante studiare attentamente le caratteristiche di ciascun tipo e scegliere quello giusto per un determinato compito.
Addestramento di reti neurali
Addestramento di reti neurali è il processo di apprendimento di un computer basato su un insieme di dati. Che gli permette di riconoscere e classificare le informazioni. Esistono tre tipi di addestramento della rete neurale: supervisionato, non supervisionato e rinforzo.
- L'apprendimento supervisionato è un tipo comune di apprendimento per le reti neurali. In questo caso, ad ogni valore di ingresso corrisponde un valore di uscita. Il modello viene addestrato su coppie input-output finché non è in grado di classificare correttamente i nuovi dati.
- A differenza dell'apprendimento supervisionato, l'apprendimento non supervisionato non ha un output esatto. Invece, la rete neurale cerca schemi generali nei dati per classificarli. Questo tipo viene utilizzato nei problemi di clustering, analisi associativa e riduzione della dimensionalità.
- L'apprendimento per rinforzo è l'addestramento di una rete neurale basato su una ricompensa o una penalità. In questo tipo, la rete neurale prende decisioni in base allo stato corrente. Quindi riceve una ricompensa o una penalità, a seconda di quanto è stata brava a far fronte al compito. Un esempio di tale addestramento sarebbe il controllo di un robot.
I problemi di overfitting e underfitting sono i problemi principali nell'addestramento delle reti neurali. L'overfitting si verifica quando una rete neurale si sintonizza sui dati di addestramento e non si generalizza a nuovi dati. L'underfitting si verifica quando una rete neurale non è adeguatamente sintonizzata sui dati di addestramento e non si generalizza a nuovi dati. Questi problemi vengono risolti utilizzando tecniche di regolarizzazione. Ad esempio, aggiungendo rumore casuale ai dati o riducendo il numero di parametri liberi nel modello.
Apprendimento profondo e reti neurali
Apprendimento approfondito è una sezione dell'apprendimento automatico progettata per creare modelli in grado di risolvere problemi complessi nel campo del riconoscimento di modelli, dell'elaborazione del linguaggio naturale, della visione artificiale e del controllo vocale. Tale formazione utilizza reti neurali artificiali con un gran numero di livelli nascosti per estrarre automaticamente le funzionalità dai dati. Ciò consente ai modelli di ottenere la massima precisione nelle attività. Dove, ad esempio, i tradizionali metodi di apprendimento automatico mostrano una precisione ridotta.
Il deep learning trova applicazione in settori come la medicina, la finanza, la pubblicità, l'arte.
- In medicina, la formazione viene utilizzata per diagnosticare malattie, analizzare immagini mediche. E anche per l'elaborazione di grandi volumi di dati medici.
- In finanza, viene utilizzato per l'analisi di mercato, la previsione del prezzo delle azioni e l'elaborazione delle richieste di prestito.
- In pubblicità viene utilizzato per personalizzare le campagne pubblicitarie e definire le strategie.
Per implementare tale formazione, vengono utilizzate librerie come TensorFlow e PyTorch.
- TensorFlow è una libreria di Google per la creazione e l'addestramento di reti neurali artificiali.
- PyTorch è una libreria open source di Facebook. Che fornisce il potenziale per la creazione e l'addestramento di reti neurali.
Entrambe le librerie forniscono strumenti per la creazione di modelli, la gestione dell'apprendimento e l'analisi dei risultati. Hanno anche una comunità di utenti e risorse di apprendimento.
Applicazione delle reti neurali
Le reti neurali trovano applicazione in vaste aree grazie alla capacità di riconoscere ed elaborare i dati. Un esempio comune sarebbe il riconoscimento di modelli e le classificazioni. Che viene utilizzato in medicina per diagnosticare malattie, nell'industria automobilistica per riconoscere oggetti sulla strada e in altri settori.
Un'altra area in cui le reti neurali stanno mostrando prestazioni impressionanti è l'elaborazione del suono e del parlato. Le reti neurali vengono utilizzate per il riconoscimento vocale e la conversione da audio a testo. Tutto ciò li rende utili in attività impegnative, dalla trascrizione del parlato alla creazione di assistenti vocali e dispositivi per persone con problemi di udito.
Un altro esempio dell'applicazione delle reti neurali è l'elaborazione di testi e il linguaggio naturale. Le reti neurali vengono utilizzate per la traduzione automatica, la classificazione e il riepilogo dei testi. E anche per l'analisi del tono dei testi, utile per tracciare la brand reputation sui social network e altre piattaforme.
L'elaborazione di immagini e video è un'altra area in cui le reti neurali sono ampiamente utilizzate. Le reti neurali vengono utilizzate per riconoscere oggetti nelle immagini, determinare confini e trame. E anche per creare filtri ed effetti in tempo reale. Nella produzione video, le reti neurali vengono utilizzate per creare effetti speciali e animazioni.
Infine, la robotica e l'automazione di fabbrica sono aree in cui le reti neurali stanno trovando maggiore impiego. Le reti neurali vengono utilizzate per addestrare robot e creare sistemi autonomi. Tutto ciò consente loro di eseguire compiti complessi come il riconoscimento di oggetti, la navigazione e il controllo del manipolatore. Inoltre, le reti neurali vengono utilizzate per ottimizzare la produzione e controllare i processi di produzione, riducendo tempi e costi.
AWS e reti neurali
Amazon Web Services (AWS) è una piattaforma cloud che fornisce servizi per l'archiviazione, l'elaborazione e l'analisi dei dati, inclusi i servizi di deep learning. L'architettura cloud AWS consente a sviluppatori e ricercatori di creare, distribuire e ridimensionare rapidamente le risorse di addestramento della rete neurale.
AWS fornisce servizi di deep learning tra cui Amazon SageMaker, Amazon Elastic Inference e Amazon EC2.
- Amazon SageMaker è un servizio di machine learning gestito che fornisce strumenti per l'addestramento, l'ottimizzazione, il debug e la distribuzione di reti neurali.
- Amazon Elastic Inference è un servizio che accelera l'addestramento della rete neurale utilizzando l'inferenza GPU senza dover acquistare le tue GPU.
- Amazon EC2 rappresenta le risorse di elaborazione nel cloud utilizzate per addestrare le reti neurali.
Per eseguire e configurare le istanze di addestramento della rete neurale su AWS, scegli un tipo di istanza, un sistema operativo e un software. La scelta del tipo di istanza dipende dalle prestazioni richieste e dalla disponibilità delle risorse. Il sistema operativo e il software vengono scelti in base ai requisiti dell'applicazione e all'addestramento delle reti neurali.
I casi d'uso pratici per i servizi di formazione su AWS includono il riconoscimento vocale, la classificazione delle immagini e l'analisi del testo. Per esempio:
- Amazon Rekognition è un servizio che riconosce oggetti, volti e testo in immagini e video.
- Amazon Comprehend è un servizio di analisi del testo che estrae frasi chiave, argomenti ed entità dai testi.
- AWS fornisce una libreria, TensorFlow, che viene utilizzata per sviluppare e addestrare modelli di machine learning personalizzati.
Conclusione
Le reti neurali sono strumenti nel campo dell'apprendimento automatico e vengono utilizzate in aree come l'elaborazione delle immagini, il riconoscimento vocale, l'elaborazione di testi. Le reti neurali possono essere addestrate sia con che senza un insegnante, nonché con l'aiuto dell'apprendimento per rinforzo. I problemi di allenamento rimangono sovrallenamento e sottoallenamento.
Il deep learning è un tipo di addestramento della rete neurale. In cui avviene la formazione di architetture multistrato. Risolve problemi complessi e viene utilizzato in aree come l'elaborazione del suono e della voce, l'elaborazione del testo e del linguaggio naturale, nonché nella robotica e nell'automazione di fabbrica.
Inoltre, sul mercato sono disponibili servizi come AWS, TensorFlow e PyTorch. Tali servizi possono avviare e configurare istanze per l'addestramento di reti neurali. Questi servizi forniscono anche esempi pratici di applicazioni di deep learning in aree popolari.
In futuro, le reti neurali continueranno ad evolversi e a trovare nuove applicazioni nei campi. Lo sviluppo di tecnologie di deep learning contribuirà alla creazione di sistemi richiesti. Così come l'accelerazione e l'automazione dei processi nelle industrie e nella vita pubblica.
Domande frequenti
D: Cos'è una rete neurale?
Una rete neurale è un modello di computer che imita il funzionamento dei neuroni nel cervello umano. Consiste di molti neuroni artificiali interconnessi che elaborano input e generano output.
A cosa servono le reti neurali?
Le reti neurali vengono utilizzate per risolvere i seguenti problemi, ad esempio: riconoscimento di pattern; classificazione dei dati; elaborazione del suono e del parlato; elaborazione del testo e del linguaggio naturale; elaborazione di immagini e video; robotica e automazione della produzione.
Come funziona l'addestramento della rete neurale?
Le reti neurali vengono addestrate inviando un set di dati all'input e regolando i pesi dei neuroni nel processo di elaborazione di questi dati. L'obiettivo della formazione è raggiungere un minimo di errori nel lavorare con i dati.
Quali linguaggi di programmazione vengono utilizzati per lavorare con le reti neurali?
Per lavorare con le reti neurali vengono utilizzati i seguenti linguaggi di programmazione, ad esempio: Python, Java, C ++, Matlab e altri.
D: In che modo AWS aiuta con le reti neurali?
AWS fornisce servizi per lavorare con le reti neurali, tra cui: Amazon SageMaker, AWS Deep Learning AMI, Amazon Rekognition, Amazon Transcribe, Amazon Polly. Questi servizi possono avviare e configurare istanze per l'addestramento di reti neurali e utilizzare modelli già pronti per l'elaborazione dei dati.
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