Comprensione delle reti neurali artificiali

Comprensione delle reti neurali artificiali

24 Dicembre 2020 ai 0

Esaminare i fondamenti dei modelli di apprendimento profondo e delle reti neurali

Da circa novembre 2013, il termine “deep learning” in italiano “Apprendimento profondo” ha iniziato a guadagnare popolarità, soprattutto all’interno della comunità di scienza dei dati. Questa tendenza arriva subito dopo il boom dei “big data” nel 2010 e il boom della “scienza dei dati” nel 2011. Gli aumenti di interesse non sono sorprendenti perché le aziende ora si sono rese conto di aver bisogno di individui in grado di decifrare le intuizioni dallo tsunami di informazioni che è stato ora presente.

Con la scienza dei dati con cui ora si riferisce “quasi tutto ciò che ha qualcosa a che fare con i dati”, il processo di utilizzo dei dati si è evoluto oltre la raccolta e l’analisi dei dati. Era possibile utilizzare grandi set di dati per modellare accuratamente gli eventi e creare applicazioni di dati. Questa ondata ha permesso di addestrare computer e macchine a svolgere tutti i tipi di attività, alcune delle quali potrebbero essere considerate pratiche standard oggi.

Ora, quando un’attività complessa deve essere modellata, il deep learning “apprendimento profondo” è quasi il metodo di riferimento. Si tratta di un potente processo che consente a un computer di imitare il comportamento umano estraendo automaticamente le informazioni più utili necessarie per informare le decisioni future. È una branca dell’intelligenza artificiale (AI) e del machine learning (ML) e l’obiettivo dell’apprendimento profondo è utilizzare metodi computazionali che consentano alle macchine di comprendere le informazioni direttamente dai dati senza fare affidamento su un’equazione predeterminata come modello.

Sia i modelli ML che i modelli di deep learning dovrebbero imparare qualcosa dai dati che possono essere utilizzati per aiutare a prendere decisioni future. Tuttavia, i modelli di deep learning portano il ML (machine learning) solo un po’ oltre. L’idea è che i tipici algoritmi ML tentano di definire un insieme di regole all’interno dei dati, e queste regole sono generalmente progettate a mano. Pertanto, i modelli ML possono avere prestazioni inferiori se posizionati al di fuori di un ambiente di sviluppo. I modelli di deep learning, d’altra parte, apprendono caratteristiche complesse direttamente dai dati grezzi e non richiedono necessariamente un insieme di regole progettate manualmente.

I modelli di deep learning si basano sull’idea di “reti neurali” e questo è ciò che consente ai modelli di apprendere dai dati grezzi. Ricorda che l’obiettivo di questi tipi di modelli è in qualche modo far sì che le macchine imitino il comportamento umano. Pertanto, pensa alle reti neurali all’interno di modelli di apprendimento profondo simili al cervello umano. Il cervello è costituito da miliardi di cellule chiamate neuroni. Ogni neurone ha più connessioni che trasportano informazioni verso di esso e una singola connessione che trasporta le informazioni lontano da esso.

Con queste connessioni neurali stabilite, il cervello si sviluppa e gli esseri umani imparano attraverso un processo chiamato neuroplasticità. Questa è la capacità delle reti neurali all’interno del cervello di cambiare attraverso la crescita e la riorganizzazione. Quando avviene la riorganizzazione, vengono sviluppati nuovi percorsi tra i neuroni e il cervello può eliminare le connessioni che non sono più necessarie o rafforzare le connessioni che si trovano ad essere più importanti. In sostanza, il cervello assegna una ponderazione lungo ogni percorso, in cui le connessioni che sono state trovate più importanti ricevono una ponderazione maggiore di quelle che sono risultate non importanti. Pertanto, una serie di input viene fornita a un neurone lungo un percorso che ha un peso particolare, le informazioni vengono elaborate e quindi emesse per eseguire alcune attività.

Allo stesso modo, una rete neurale artificiale (ANN) contiene un insieme di input che vengono alimentati lungo percorsi ponderati, questi input vengono quindi elaborati e viene prodotto un output per eseguire alcune attività. Come con la neuroplasticità, i percorsi all’interno di una ANN possono avere pesi maggiori se risultano essere più importanti all’interno di un modello.

Questa idea aiuta a costruire sulle fondamenta delle reti neurali; cioè il perceptron (o un singolo neurone). Le informazioni vengono propagate in avanti attraverso questo sistema avendo un insieme di input, x, e ogni input ha un peso corrispondente, w. L’input dovrebbe includere anche un “termine bias” indipendente da x. Il termine bias viene utilizzato per spostare la funzione utilizzata di conseguenza, dato un problema a portata di mano. Ogni input e peso corrispondente viene quindi moltiplicato e viene calcolata la somma dei prodotti. La somma passa quindi attraverso una funzione di attivazione non lineare e viene generata un’uscita, y.

La funzione di attivazione non lineare può assumere una varietà di forme. Tuttavia, uno comune è la funzione sigmoide. Questa è una curva a forma di S che è delimitata tra 0 e 1, in cui ai valori di ingresso negativi viene assegnata un’uscita inferiore a 0,5 e ai valori di ingresso positivi viene assegnata un’uscita maggiore di 0,5. La scelta della funzione di attivazione dipende in gran parte dalla situazione in esame, soprattutto perché funzioni diverse contengono proprietà diverse. L’importanza di questa funzione è la sua non linearità. Nei problemi del “mondo reale”, gran parte dei dati non è lineare. L’applicazione di una forma lineare a un problema non lineare si tradurrà senza dubbio in prestazioni scadenti.

Ora che abbiamo capito come funziona un perceptron, una rete neurale profonda è essenzialmente formata da più perceptron connessi. Se tutti gli ingressi sono densamente collegati a tutte le uscite, questi strati vengono indicati come strati densi. Ma, a differenza del perceptron, una rete neurale profonda può contenere più strati nascosti.

Lo strato nascosto è fondamentalmente quel punto tra l’input e l’output della rete neurale, dove la funzione di attivazione effettua una trasformazione sulle informazioni che vengono immesse. Viene indicato come uno strato nascosto perché non è direttamente osservabile dagli input del sistema e uscite. Una rete neurale che ha un solo livello nascosto viene definita rete neurale a livello singolo, mentre quelle con più livelli nascosti sono note come reti neurali profonde. Più profonda è la rete neurale, più la rete può riconoscere dai dati.

Va notato che, sebbene l’obiettivo sia imparare il più possibile dai dati, i modelli di deep learning possono anche soffrire di overfitting (sovradattamento). Ciò si verifica quando un modello impara troppo dai dati di addestramento, incluso il rumore casuale. I modelli sono quindi in grado di determinare schemi molto complessi all’interno dei dati, ma ciò influisce negativamente sulle prestazioni dei nuovi dati. Il rumore raccolto nei dati di addestramento non si applica ai dati nuovi o invisibili e il modello non è in grado di generalizzare i modelli trovati. Come con il perceptron, la non linearità è di grande importanza nei modelli di deep learning. Sebbene il modello imparerà molto dall’avere più livelli nascosti, l’applicazione di forme lineari a problemi non lineari comporterà comunque prestazioni scadenti.

L’importanza del deep learning (e della ANN per estensione) è radicata nell’idea che è possibile prendere migliori decisioni basate sui dati comprendendo di più dai dati. Gli esseri umani hanno la capacità di mettere insieme spontaneamente le informazioni riconoscendo vecchi schemi, sviluppando nuove connessioni e percependo qualcosa che hanno imparato sotto una nuova luce per sviluppare processi nuovi ed efficaci. Ma gli umani non sono bravi e gestiscono situazioni altamente complesse e la maggior parte dei problemi del “mondo reale” sono altamente complessi.

NetAi è qui per migliorare il tuo business: possiamo offrire un servizio esclusivo, per analizzare ed individuare correlazioni tramite l’implementazione di modelli di Artificial Intelligence, integrando personalizzazioni relative al tuo settore. La consulenza specifica iniziale è gratuita, perché si tratta di un passaggio di informazioni di valore da parte del cliente e vogliamo essere certi di offrire un servizio utile per migliorare il tuo business. I nostri servizi sono rivolti a tutte quelle piccole e medie imprese che vorrebbero permettersi un team specializzato senza sostenere costi fuori budget. Per tale motivo il servizio che offriamo è economicamente sostenibile, anche per un tempo limitato.

E' giusto ricordare che, grazie all'interesse composto nel tempo, anche un miglioramento minimo del margine del tuo business può portare a benefici enormi sul lungo periodo.

Contattaci per maggiori informazioni.

 

Lascia un commento

Il tuo indirizzo email non sarà pubblicato. I campi obbligatori sono contrassegnati *

Newsletter Mensile

Iscriviti alla nostra newsletter mensile per restare sempre aggiornato e in contatto con noi.

Puoi sempre cancellare la tua email quando lo desideri, ma siamo davvero molto discreti (abbiamo poco tempo).

Link Privacy Policy