Le reti neurali: cos’è, come funziona e a cosa serve

Le reti neurali sono dei modelli matematici che si ispirano al funzionamento del cervello umano per risolvere problemi complessi nel campo dell’intelligenza artificiale. In questo articolo vedremo cos’è una rete neurale, come funziona e a cosa serve.

Cos’è una rete neurale

Una rete neurale è un insieme di unità di calcolo chiamate neuroni artificiali, che si collegano tra loro tramite delle connessioni pesate. Ogni neurone riceve degli input da altri neuroni o da una fonte esterna, li elabora tramite una funzione di attivazione e produce un output che viene inviato ad altri neuroni o a un destinatario finale. Il comportamento di una rete neurale dipende dai valori dei pesi delle connessioni, che vengono modificati durante il processo di apprendimento.

Una rete neurale può essere rappresentata graficamente come un grafo orientato, in cui i nodi sono i neuroni e gli archi sono le connessioni. Una rete neurale può avere diversi livelli, che si distinguono in:

• Livello di input: è il livello che riceve i dati da elaborare dalla fonte esterna. I neuroni di questo livello non hanno una funzione di attivazione, ma trasmettono semplicemente i valori in ingresso al livello successivo.
• Livelli nascosti: sono i livelli intermedi tra il livello di input e il livello di output. I neuroni di questi livelli applicano una funzione di attivazione ai loro input e producono degli output che vengono passati al livello successivo. Il numero e la dimensione dei livelli nascosti variano a seconda del tipo e della complessità della rete neurale.
• Livello di output: è il livello che produce i risultati finali della rete neurale. I neuroni di questo livello applicano una funzione di attivazione ai loro input e inviano gli output al destinatario finale.

Come funziona una rete neurale

Una rete neurale funziona in due fasi: la fase di feedforward e la fase di backpropagation.

La fase di feedforward consiste nel propagare i dati in ingresso dalla fonte esterna fino al livello di output, attraverso i livelli nascosti. In questa fase, ogni neurone calcola il suo output in base ai suoi input, ai pesi delle connessioni e alla sua funzione di attivazione. La funzione di attivazione è una funzione matematica che determina se un neurone si attiva o meno, in base al valore della somma pesata dei suoi input. Alcune funzioni di attivazione comuni sono la funzione sigmoide, la funzione tangente iperbolica e la funzione ReLU.

La fase di backpropagation consiste nel propagare l’errore tra i risultati ottenuti dalla rete neurale e i risultati attesi dalla fonte esterna, dal livello di output fino al livello di input, attraverso i livelli nascosti. In questa fase, ogni neurone aggiorna il valore dei pesi delle connessioni in base al suo errore, al suo output, al suo input e al tasso di apprendimento. Il tasso di apprendimento è un parametro che controlla la velocità con cui la rete neurale si adatta ai dati. Un tasso di apprendimento troppo alto può causare una convergenza instabile, mentre un tasso di apprendimento troppo basso può causare una convergenza lenta.

A cosa serve una rete neurale

Le reti neurali sono utilizzate per risolvere problemi di intelligenza artificiale che richiedono capacità di apprendimento, generalizzazione e adattamento. Alcune applicazioni delle reti neurali sono:

• Riconoscimento di immagini: consiste nel classificare o identificare le immagini in base al loro contenuto. Ad esempio, una rete neurale può riconoscere le facce, gli oggetti, i caratteri, le scene, ecc.
• Riconoscimento vocale: consiste nel trasformare il segnale acustico in una sequenza di parole. Ad esempio, una rete neurale può riconoscere i comandi vocali, le conversazioni, i discorsi, ecc.
• Generazione di testo: consiste nel produrre del testo in base a un input o a un contesto. Ad esempio, una rete neurale può generare delle descrizioni, delle storie, delle poesie, ecc.
• Traduzione automatica: consiste nel tradurre un testo da una lingua a un’altra. Ad esempio, una rete neurale può tradurre tra diverse lingue, come l’italiano, l’inglese, il francese, ecc.
• Analisi dei sentimenti: consiste nel determinare l’emozione o l’opinione espressa in un testo. Ad esempio, una rete neurale può analizzare i commenti, le recensioni, i tweet, ecc.
• Raccomandazione di prodotti: consiste nel suggerire dei prodotti in base alle preferenze o al comportamento degli utenti. Ad esempio, una rete neurale può raccomandare dei film, dei libri, delle canzoni, ecc.

Queste sono solo alcune delle possibili applicazioni delle reti neurali, che sono in continua evoluzione e miglioramento grazie alla ricerca e allo sviluppo nel campo dell’intelligenza artificiale.