Nel campo della visione artificiale, le reti neurali vengono utilizzate per riconoscere e classificare immagini, rilevare oggetti, segmentare e migliorare le immagini. E nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale, aiutano a riconoscere il parlato, eseguire la traduzione automatica, generare testo e analizzare l’intonazione.
E anche le reti neurali sono utilizzate nell’analisi finanziaria, nella diagnostica medica, nei sistemi di trasporto autonomi e in molti altri settori. Aiutano a semplificare i processi, migliorare le previsioni, analizzare grandi quantità di dati e automatizzare le attività.
Con l’uso delle reti neurali, stiamo assistendo a scoperte molto efficaci nello sviluppo dell’intelligenza artificiale che migliorano le nostre vite e offrono nuove opportunità. Tuttavia, insieme a questo, compaiono nuove questioni etiche e sociali relative all’uso e all’influenza delle reti neurali, che devono essere prese in considerazione e affrontate nello sviluppo di questa tecnologia.
Classificazione delle reti neurali
Ora esiste già un’enorme varietà di tipi di reti neurali. E ogni tipo è progettato per risolvere problemi specifici e ha la sua architettura unica. I più comuni sono questi:
Reti neurali a propagazione diretta
Esempi di utilizzo nella pratica
Riconoscimento del modello. Queste reti neurali sono ampiamente utilizzate in attività come il riconoscimento di volti, oggetti o caratteri. Viene loro insegnato a estrarre caratteristiche speciali dalle immagini e prendere decisioni basate su questi dati.
Classificazione e regressione. Le reti neurali feed-forward possono riconoscere i dati in base a funzionalità di input, come contrassegnare le e-mail come spam o prevedere i prezzi del mercato immobiliare.
Elaborazione naturale del linguaggio umano. Le reti neurali feedforward vengono utilizzate per attività di elaborazione del linguaggio naturale, come la traduzione automatica, l’analisi dell’intonazione del parlato o la generazione di testo. Sono in grado di elaborare dati testuali e persino prendere decisioni in base al contenuto del testo.
L’analisi finanziaria. Possono anche essere utilizzati per prevedere i mercati finanziari, analizzare serie temporali o identificare tendenze e modelli nei dati finanziari.
Reti neurali ricorrenti (RNN)
Tipi di reti neurali ricorrenti
RNN semplici. Hanno un’architettura semplice che consente loro di trasferire informazioni dalle fasi temporali precedenti a quella attuale. È il caso, ad esempio, dei modelli per la previsione di serie temporali e l’elaborazione di sequenze.
LSTM (memoria lunga a breve termine). Tali reti neurali sono state create appositamente per lavorare in modo più efficiente con dipendenze a lungo termine nelle sequenze di dati. Sono ampiamente utilizzati in aree come la traduzione automatica, la generazione di testi e l’analisi del linguaggio naturale.
GRU (Gated Recurrent Unit). Questo tipo di RNN è stato sviluppato per modellare le dipendenze nei dati seriali. Sono una versione più semplice dell’LSTM con requisiti computazionali più leggeri.
BiLSTM (LSTM bidirezionale). Questa rete combina due reti LSTM che operano nelle direzioni avanti e indietro. In questo modo, è possibile tenere conto del contesto e delle dipendenze sia dal passato che dal futuro. Questo aiuta a risolvere problemi in cui è necessario tenere conto del contesto da entrambe le direzioni, ad esempio nei problemi di traduzione automatica.
Esistono anche molte altre modifiche, a seconda di compiti e requisiti specifici.
Reti neurali convoluzionali (CNN)
Esempi CNN
LeNet-5. Una delle prime reti neurali convoluzionali di successo progettate per il riconoscimento di cifre scritte a mano. Utilizzato nei problemi di classificazione delle immagini.
AlexNet. Una grande rete neurale convoluzionale che ha notevolmente migliorato l’accuratezza della classificazione delle immagini. Ampiamente usato nel campo della visione artificiale.
VGGNet. Una rete neurale con un’architettura profonda costituita da più strati convoluzionali. Ha un’elevata precisione nelle attività di classificazione delle immagini.
GoogleLenet. Una rete neurale convoluzionale con un’architettura Inception che utilizza moduli multi-filtro per un’elaborazione efficiente delle immagini.
Resnet. Una nota rete neurale convoluzionale con un’architettura profonda che implementa il concetto di “connessioni residue” per risolvere il problema del decadimento del gradiente e facilitare l’addestramento di modelli profondi.
rete mobile. Una rete neurale convoluzionale leggera progettata per funzionare in modo efficiente su dispositivi mobili e con risorse di elaborazione limitate.
Questi sono solo alcuni esempi di reti neurali convoluzionali e ci sono molte altre architetture e variazioni a seconda dei problemi che devono risolvere e dei requisiti che soddisfano.
Mappe auto-organizzanti (SOM)
Esempi di applicazione
Tali reti neurali vengono utilizzate principalmente per la visualizzazione dei dati e il clustering dei dati. Alcuni esempi di utilizzo di SOM includono:
Raggruppamento dei dati. SOM può essere utilizzato per raggruppare dati multidimensionali come immagini, testi o serie temporali. Aiutano a scoprire schemi e gruppi nascosti nei dati.
Visualizzazione dati. SOM può essere utilizzato per proiettare dati multidimensionali su una mappa 2D preservandone la struttura topologica. Ciò consente di esplorare e analizzare visivamente i dati.
sistemi di raccomandazione. SOM può essere utilizzato per creare consigli personalizzati in cui ogni utente e elemento è rappresentato su una mappa e i vettori di prossimità indicano utenti o elementi simili.
Analisi dei dati testuali. SOM può essere utilizzato per il clustering e la visualizzazione di dati di testo, ad esempio nell’analisi del sentiment o nella categorizzazione del testo.
Rilevamento anomalie. SOM può essere utilizzato per rilevare anomalie nei dati, consentendo di identificare modelli insoliti o anomali.
I SOM sono un potente strumento per l’analisi e la visualizzazione dei dati e la loro applicazione può essere utile in varie aree in cui è richiesta l’elaborazione e l’analisi di grandi quantità di dati.
Reti neurali profonde (DNN)
Esempi
Reti neurali convoluzionali (CNN). Appartengono a reti profonde e sono ampiamente utilizzate per l’elaborazione e la classificazione delle immagini, comprese attività come il riconoscimento di oggetti, la segmentazione delle immagini e il rilevamento dei volti.
Reti neurali ricorrenti (RNN). Anche le reti ricorrenti sono considerate profonde e vengono utilizzate per lavorare con discorsi, testi, serie temporali, tutti i tipi di dati sequenziali. Sono ampiamente utilizzati nella traduzione automatica, nella generazione di testi e nell’analisi del linguaggio naturale.
Generative Adversarial Network (GAN). I GAN sono costituiti da due modelli, un generatore e un discriminatore, che competono tra loro. Sono utilizzati per generare nuovi dati come immagini, musica o testo con un alto livello di realismo.
Deep Reinforcement Learning Networks (DRL). DRL combina reti neurali profonde con algoritmi di apprendimento per rinforzo. Sono utilizzati per addestrare gli agenti a prendere decisioni in ambienti complessi come i giochi o la robotica.
Reti di trasformatori. Transformer Networks è un’architettura per l’elaborazione di dati seriali, in particolare nella traduzione automatica e nell’elaborazione del linguaggio naturale. Usano il meccanismo dell’attenzione per elaborare lunghe sequenze in modo efficiente.
Le reti neurali profonde sono un potente strumento per l’elaborazione e l’analisi dei dati in vari campi e hanno una vasta gamma di applicazioni.
Reti neurali convoluzionali ricorrenti (RCNN)
Tipi ed esempi
Recurrent Convolutional Neural Networks (RCNN) è un ibrido che combina le proprietà di entrambe le reti neurali ricorrenti e convoluzionali. Sono utilizzati in problemi di elaborazione di dati sequenziali in cui sono importanti sia la struttura spaziale che la dipendenza seriale.
Esempi di applicazione RCNN
Elaborazione video. RCNN è in grado di analizzare i flussi video estraendo caratteristiche spaziali utilizzando livelli convoluzionali e modellando la dipendenza temporale utilizzando livelli ricorrenti. Ciò è utile nelle attività di rilevamento e classificazione di oggetti nel video.
Elaborazione di testi. RCNN può essere utilizzato per l’elaborazione di dati di testo in cui è importante considerare sia le frasi locali che le dipendenze contestuali. Può essere applicato alla classificazione del testo, all’analisi del sentiment o alle attività di traduzione automatica.
Analisi delle serie storiche. RCNN può essere applicato nell’analisi delle serie temporali come i dati finanziari o dei sensori. Consente di tenere conto sia della struttura spaziale dei dati sia delle dipendenze nel tempo.
Gli RCNN sono un potente strumento per l’elaborazione e l’analisi di dati sequenziali in una varietà di aree in cui sono importanti sia la struttura spaziale che le dipendenze sequenziali. La loro applicazione dipende dall’attività e dai requisiti specifici.
Questi sono solo alcuni dei tanti tipi di reti neurali attualmente esistenti. Ognuno di questi tipi ha le sue caratteristiche e viene utilizzato per risolvere alcuni problemi nel campo dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale.
Il futuro delle reti neurali: previsioni e aspettative
Certo, è difficile capire come si svilupperà la storia delle reti neurali in futuro, ma ci sono diverse tendenze che stiamo già vedendo.
Miglioramenti delle prestazioni: le reti neurali dovrebbero diventare più efficienti e veloci grazie allo sviluppo di hardware come unità di elaborazione grafica (GPU) e architetture specializzate per l’elaborazione delle reti neurali, nonché all’ottimizzazione degli algoritmi di apprendimento.
Espansione dell’ambito: le reti neurali saranno utilizzate in un numero crescente di campi di attività, tra cui medicina, sistemi autonomi, robotica, finanza, sicurezza informatica e altri. Saranno utilizzati per risolvere problemi più complessi e migliorare l’efficienza e l’accuratezza del risultato.
Apprendimento sui dati grezzi: una delle aree promettenti è lo sviluppo di metodi per l’addestramento delle reti neurali sui dati grezzi. Ciò consentirà l’utilizzo di grandi quantità di dati non annotati per l’addestramento di neuromodelli e ridurrà la dipendenza dai dati etichettati.
Modelli ibridi: verranno sviluppati e applicati modelli ibridi che combinano diversi tipi di reti neurali e metodi di apprendimento automatico per risolvere problemi complessi che richiedono l’elaborazione di diversi tipi di dati o contesti.
Problemi etici e sociali: con lo sviluppo delle reti neurali, sorgono nuovi problemi etici e sociali relativi a trasparenza, responsabilità, protezione dei dati, privacy e problemi di equità e parzialità negli algoritmi. Continueranno i lavori per affrontarli e creare un quadro normativo ed etico adeguato.
In generale, si prevede che le reti neurali continueranno a svilupparsi e ad essere applicate in un numero crescente di aree, aprendo nuove possibilità e provocando cambiamenti in vari ambiti della nostra vita. Tuttavia, è difficile fare previsioni accurate sul futuro, poiché dipende da molti fattori e innovazioni che possono apparire nel tempo.
Conclusioni
Eppure, con lo sviluppo delle reti neurali, i temi della sicurezza, dell’etica e della responsabilità sociale aumentano sempre di più e richiedono attenzione e soluzioni. In generale, le reti neurali hanno un grande potenziale per organizzare in modo diverso il lavoro intellettuale in vari campi dell’attività umana e ripensarlo in generale. Lo sviluppo futuro delle reti neurali è un argomento interessante per la ricerca, che provoca molte discussioni.
