Le Reti neurali artificiali (Ann) o Reti di neuroni artificiali (AANN), sono sistemi di apprendimento automatico Che cosa, proprio come il cervello umano, sono composti da Unità neurali artificiali Interconnessi.
Le RNA sono costruite da un set di dati di input, che sono trattati da Un algoritmo di apprendimento Per produrre un modello di output. Questo modello può essere applicato a nuovi dati di input per prevedere l'output desiderato..
Storia delle reti neurali nell'informatica
La storia delle reti neurali nell'informatica è relativamente breve., ma l'impatto che hanno avuto è enorme. Sebbene il concetto di reti neurali artificiali risalga agli anni '90, 1940, era negli anni 1980 quando hanno cominciato a prendere forma. In 1986, Lo scienziato dell'intelligenza artificiale Geoffrey Hinton e i suoi colleghi hanno pubblicato un articolo che ha mostrato come le reti neurali artificiali potrebbero essere utilizzate per riconoscere i modelli nei set di dati. Questo articolo divenne un punto di svolta e il campo dell'intelligenza artificiale messo in moto.
Da allora, Le reti neurali hanno subito un rapido sviluppo. È stato creato modi nuovi e migliori per imparare, e sono stati scoperti nuove applicazioni per questi potenti strumenti. Al giorno d'oggi, vengono utilizzate le reti neurali in un'ampia varietà di aree, dal elaborazione del linguaggio naturale fino al riconoscimento di oggetti. E l'impatto non si limita al mondo accademico: le reti neurali stanno cambiando il mondo della tecnologia, e il ritmo di questo cambiamento sta solo accelerando.
Come funzionano le reti neurali
Si basano su reti neurali artificiali un modello matematico del modo in cui i neuroni funzionano nel cervello. Ogni neurone è collegato ad altri neuroni attraverso collegamenti chiamati sinapsi. Il attività elettrica viaggia lungo gli assoni dei neuroni e Trasmette ad altri neuroni attraverso le sinapsi. Questo L'attività elettrica è ciò che chiamiamo un impulso nervoso.
Le impulsi nervosi sono i Come il cervello trasmette le informazioni. Neuroni ricevere questi impulsi y, a seconda la quantità di stimolo che ricevono, inviare o non inviare un impulso nervoso ai neuroni a cui sono collegati. In questo modo, I neuroni possono comunicare informazioni tra loro y, in definitiva, consentire al cervello di svolgere compiti come il Pensiero e apprendimento.
Reti neurali artificiali
Le reti neurali artificiali si basano sul Stesso principio che il funzionamento dei neuroni nel cervello. Ogni neurone artificiale è collegato ad altri neuroni artificiali attraverso collegamenti chiamati sinapsi. Il attività elettrica Viaggia lungo il Driver di neuroni e Trasmette ad altri neuroni attraverso le sinapsi. Questo L'attività elettrica è ciò che chiamiamo un impulso nervoso.
Le impulsi nervosi sono i Come i neuroni artificiali trasmettono informazioni. Neuroni ricevere questi impulsi y, a seconda la quantità di stimolo che ricevono, inviare o non inviare un impulso nervoso ai neuroni a cui sono collegati. In questo modo, I neuroni artificiali possono comunicare informazioni tra loro y, in definitiva, Consentire alla rete di eseguire attività come il Pensiero e apprendimento.
Apprendimento automatico
Il apprendimento automatico è un campo dell'intelligenza artificiale su cui si concentra come creare sistemi che imparano dai dati. Il l'apprendimento automatico può essere suddiviso in due grandi categorie: il apprendimento supervisionato e il apprendimento senza supervisione.
Il apprendimento supervisionato È il tipo di apprendimento in cui dati contrassegnati forniti. Per esempio, se vogliamo una rete neurale per imparare a riconoscere le immagini dei gatti, ti forniremo una serie di immagini contrassegnate come "gatto" o "non gatto". Il apprendimento senza supervisione È il tipo di apprendimento in cui nessun dato contrassegnato fornito. In questo caso, la rete neurale dovrà farlo impara a riconoscere i modelli nei dati.
Reti neurali oggi
Al giorno d'oggi, le reti neurali vengono utilizzate in un'ampia varietà di aree, dal elaborazione del linguaggio naturale fino al riconoscimento di oggetti. E l'impatto non si limita al mondo accademico: le reti neurali stanno cambiando il mondo della tecnologia, E il ritmo di questo cambiamento sta solo accelerando.
Nel campo della elaborazione del linguaggio naturale, vengono utilizzate le reti neurali sviluppare sistemi di chatbot sempre più sofisticato. Questi sistemi vengono utilizzati sempre di più fornire assistenza ai clienti di una società.
Nel campo della riconoscimento di oggetti, vengono utilizzate le reti neurali sviluppare sistemi di riconoscimento delle immagini sempre più preciso. Questi sistemi vengono utilizzati sempre di più riconoscere gli oggetti nelle immagini y eseguire attività come il rilevamento di oggetti.
Il futuro delle reti neurali
Sebbene il campo delle reti neurali abbia conosciuto un rapido sviluppo negli ultimi anni, c'è ancora molto da scoprire. Si stanno sviluppando nuove modalità di apprendimento, e stanno scoprendo nuove applicazioni per questi potenti strumenti. Il futuro delle reti neurali è molto promettente y limitato solo dall'immaginazione.
Come funzionano le reti neurali?
Le reti neurali artificiali sono costituite da a gran numero di neuroni interconnessi. Ogni neurone lo è collegato ad altri neuroni tramite link che trasmettono segni tra loro.
Come si impara una rete neurale??
Il apprendimento della rete neurale ha luogo regolando i pesi dei collegamenti tra i neuroni. Quando un modello di input alla rossa, singoli neuroni attivare o disattivare in base al loro peso.
Come vengono utilizzate le reti neurali??
Possono essere utilizzate reti neurali artificiali risolvere un'ampia varietà di problemi di apprendimento automatico, come classificazione, regressione, rilevamento di oggetti e riconoscimento di modelli.
Applicazioni delle reti neurali
Le reti neurali possono essere utilizzate per risolvere un'ampia varietà di problemi informatici. Alcune delle applicazioni più comuni sono le seguenti:
1. riconoscimento del modello
Le reti neurali possono essere addestrate a riconoscere i modelli nei dati non strutturati, come immagini o segnali audio. Ciò è molto utile in applicazioni come il riconoscimento vocale o il rilevamento di oggetti nelle immagini..
2. classificazione dei dati
Le reti neurali possono essere addestrate a classificare i dati in categorie. Per esempio, può essere utilizzato per identificare se un'immagine contiene un gatto o un cane. Possono anche essere utilizzati per rilevare se un messaggio di testo è spam o meno.
3. controllo del robot
Le reti neurali possono essere utilizzate per controllare i robot. Per esempio, i robot sono stati addestrati a camminare ed equilibrarsi. Sono anche oggetto di indagine in modo che possano controllare i veicoli autonomi.
4. Previsione di serie temporali
Le reti neurali possono essere utilizzate per prevedere il comportamento di una serie temporale, come il prezzo di un'azione in borsa. Questo è utile per prendere decisioni di investimento.
5. generazione del testo
Le reti neurali possono essere utilizzate per generare testo da un insieme di dati. Per esempio, sono stati formati in modo da poter generare notizie dai dati dei mercati finanziari. Stanno anche facendo ricerche per poter scrivere poesie.