Che cos'è una CNN e in cosa si differenzia dalle reti neurali tradizionali?

Una rete neurale convoluzionale (CNN) è un tipo di intelligenza artificiale che aiuta i computer a "vedere" e comprendere le immagini. A differenza delle reti neurali tradizionali che elaborano le immagini come una lista di numeri, le CNN analizzano le immagini in sezioni, riconoscendo schemi come bordi, forme e texture. Questo le rende molto più efficaci nella gestione di immagini e video.

Come le CNN si ispirano all'occhio umano

Le CNN funzionano in modo simile a come il cervello umano elabora le immagini. Quando osserviamo qualcosa, i nostri occhi inviano informazioni al cervello, che inizialmente riconosce forme semplici come bordi e colori. Successivamente, gli strati più profondi del cervello combinano questi elementi per comprendere oggetti, volti o intere scene. Le CNN seguono lo stesso principio, partendo da caratteristiche semplici e arrivando a riconoscere oggetti complessi.

Proprio come i nostri occhi si concentrano su determinate aree, anche le CNN elaborano le immagini in piccole sezioni, il che le aiuta a riconoscere schemi indipendentemente da dove si trovino. Tuttavia, a differenza degli esseri umani, le CNN necessitano di migliaia di immagini etichettate per apprendere, mentre le persone possono riconoscere oggetti anche dopo averli visti solo poche volte.

Panoramica dei componenti chiave: convoluzione, pooling, attivazione e strati completamente connessi

Una CNN è composta da più strati, ognuno dei quali svolge un ruolo distinto nell'elaborazione delle immagini:

Le CNN sono potenti perché possono apprendere automaticamente le caratteristiche dalle immagini senza che sia necessario programmare ogni dettaglio manualmente. Per questo motivo vengono utilizzate in auto a guida autonoma, riconoscimento facciale, imaging medico e molte altre applicazioni reali.