Cos’è una rete neurale?
Una rete neurale è un modello computazionale di apprendimento automatico che segue la struttura del cervello umano. È costituito da reti di nodi o neuroni interconnessi per elaborare e apprendere dai dati, eseguire compiti complessi e arrivare a conclusioni. Imita il modo in cui funzionano i neuroni biologici nel cervello umano e sviluppa un sistema adattivo che migliora continuamente sulla base degli errori passati.
Come funzionano le reti neurali?
Come un cervello umano, una rete neurale artificiale è composta da neuroni artificiali: uno strato di input, uno o più strati nascosti e uno strato di output che lavorano insieme per apprendere dai dati e risolvere problemi. È identico alle cellule cerebrali umane che si inviano segnali elettrici per tenere conto delle circostanze, valutare le possibilità e giungere a conclusioni. Il processo decisionale è diviso in due fasi: propagazione all’indietro e propagazione in avanti.
Livello di input
Il livello di input riceve i dati, li analizza e li passa ai livelli nascosti. I pesi vengono assegnati dopo aver corretto un livello di input. Determinano l’importanza di una determinata variabile per raggiungere lo strato di output.
Abbiamo appena scalfito la superficie delle applicazioni di rete neurale. Sono inoltre cruciali per le previsioni meteorologiche, le scoperte scientifiche e il riconoscimento vocale sui popolari assistenti vocali come Siri, Google Gemini , Alexa e altri.
Differenza tra una rete neurale e il deep learning
Le reti neurali e il deep learning vengono spesso utilizzati nello stesso contesto. Sono correlati in una certa misura. La parola Deep nel deep learning si riferisce alla profondità degli strati in una rete neurale. Una rete neurale, che ha più livelli nascosti, può anche essere definita un algoritmo di deep learning.
Il deep learning sfrutta le reti neurali con diversi livelli nascosti, utili nella gestione di dati complessi. La maggior parte dei modelli di intelligenza artificiale generativa, dei modelli PNL (Natural Language Processing) e dei software di riconoscimento vocale utilizzano reti neurali profonde per prevedere i risultati.
