Che cos'è una rete neurale?
Introduzione
Immagina di voler imparare a tradurre un testo dall'inglese allo spagnolo. Si apprendono le lingue memorizzando parole e frasi, i loro significati e il contesto in cui vengono utilizzate. Sulla base di questa esperienza, si sarà in grado di tradurre nuovi testi mai visti prima.
Un altro esempio è la classificazione di gatti e cani. Così come una persona impara a distinguerli dagli esempi visti nella vita reale, anche una rete neurale può apprendere a distinguerli da tali esempi.
Una rete neurale funziona in modo simile — apprende dagli esempi, che possono includere testi, immagini, suoni o qualsiasi altro tipo di dato che è progettata per elaborare. Così come una persona apprende una lingua riconoscendo schemi, una rete neurale identifica strutture e relazioni all'interno dei dati.
Utilizzando questi schemi, può svolgere compiti come la classificazione (determinazione della categoria di un oggetto), la regressione (previsione di valori numerici come i prezzi delle case) o la generazione (creazione di nuovi contenuti basati su schemi appresi). Il processo di addestramento di una rete neurale su esempi etichettati è noto come apprendimento supervisionato, che rappresenta l'approccio di addestramento più comune.
L'addestramento di una rete neurale consiste nell'insegnarle utilizzando esempi che hanno già risposte note, chiamati esempi etichettati. È simile a somministrare un quiz in cui le risposte corrette sono già fornite, permettendo al modello di apprendere da questi esempi.
Quando alla rete viene chiesto di fare previsioni, riceve nuovi esempi senza risposte note — questi input sono non etichettati. Il modello applica quindi ciò che ha appreso durante l'addestramento per prevedere autonomamente i risultati corretti.
Esempio di rete neurale
Questa è una dimostrazione di una rete neurale progettata specificamente per identificare disegni di gatti e cani.
Affronta un problema di classificazione elaborando un input proveniente da una classe inizialmente sconosciuta e restituendo la classe identificata.
Prova a utilizzarla per ottenere una comprensione più approfondita.
- LMB (tasto sinistro del mouse) - per disegnare;
- Shift + LMB - per cancellare.
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Una rete neurale funziona in modo simile — apprende dagli esempi, che possono includere testi, immagini, suoni o qualsiasi altro tipo di dato che è progettata per elaborare. Così come una persona apprende una lingua riconoscendo schemi, una rete neurale identifica strutture e relazioni all'interno dei dati.
Utilizzando questi schemi, può svolgere compiti come la classificazione (determinazione della categoria di un oggetto), la regressione (previsione di valori numerici come i prezzi delle case) o la generazione (creazione di nuovi contenuti basati su schemi appresi). Il processo di addestramento di una rete neurale su esempi etichettati è noto come apprendimento supervisionato, che rappresenta l'approccio di addestramento più comune.
L'addestramento di una rete neurale consiste nell'insegnarle utilizzando esempi che hanno già risposte note, chiamati esempi etichettati. È simile a somministrare un quiz in cui le risposte corrette sono già fornite, permettendo al modello di apprendere da questi esempi.
Quando alla rete viene chiesto di fare previsioni, riceve nuovi esempi senza risposte note — questi input sono non etichettati. Il modello applica quindi ciò che ha appreso durante l'addestramento per prevedere autonomamente i risultati corretti.
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