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, sarai in grado di tradurre nuovi testi che non hai mai visto 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 imparare a distinguerli da tali esempi.
La rete neurale fa qualcosa di simile. Impara dagli esempi: possono essere testi, immagini, suoni, qualsiasi dato che vogliamo venga elaborato. Una rete neurale, proprio come una persona che apprende una lingua, cerca di identificare schemi in questi dati.
Successivamente utilizza questi schemi per svolgere compiti come la classificazione (determinare a quale categoria appartiene un oggetto), la regressione (prevedere un valore numerico come il prezzo di una casa) o la generazione (creare nuovi contenuti basati sugli schemi appresi). Questo processo di addestramento di una rete neurale tramite esempi è chiamato apprendimento supervisionato ed è il metodo più comune per addestrarla.
L'addestramento di una rete neurale consiste nell'insegnarle utilizzando esempi che hanno già risposte note, chiamati esempi etichettati. È simile a sottoporla a un quiz con le risposte corrette già fornite, permettendole di apprendere da questi esempi. Quando si chiede alla rete di fare previsioni, le vengono presentati nuovi esempi senza risposte, ovvero input non etichettati. La rete applica quindi ciò che ha appreso per prevedere autonomamente le risposte.
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.
Provala per comprendere meglio il funzionamento.
LMB (Pulsante sinistro del mouse) - per disegnare.
Shift + LMB - per cancellare.
Grazie per i tuoi commenti!
Chieda ad AI
Chieda ad AI
Chieda pure quello che desidera o provi una delle domande suggerite per iniziare la nostra conversazione
Awesome!
Completion rate improved to 4Che cos'è una rete neurale?
Scorri per mostrare il menu
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, sarai in grado di tradurre nuovi testi che non hai mai visto 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 imparare a distinguerli da tali esempi.
La rete neurale fa qualcosa di simile. Impara dagli esempi: possono essere testi, immagini, suoni, qualsiasi dato che vogliamo venga elaborato. Una rete neurale, proprio come una persona che apprende una lingua, cerca di identificare schemi in questi dati.
Successivamente utilizza questi schemi per svolgere compiti come la classificazione (determinare a quale categoria appartiene un oggetto), la regressione (prevedere un valore numerico come il prezzo di una casa) o la generazione (creare nuovi contenuti basati sugli schemi appresi). Questo processo di addestramento di una rete neurale tramite esempi è chiamato apprendimento supervisionato ed è il metodo più comune per addestrarla.
L'addestramento di una rete neurale consiste nell'insegnarle utilizzando esempi che hanno già risposte note, chiamati esempi etichettati. È simile a sottoporla a un quiz con le risposte corrette già fornite, permettendole di apprendere da questi esempi. Quando si chiede alla rete di fare previsioni, le vengono presentati nuovi esempi senza risposte, ovvero input non etichettati. La rete applica quindi ciò che ha appreso per prevedere autonomamente le risposte.
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.
Provala per comprendere meglio il funzionamento.
LMB (Pulsante sinistro del mouse) - per disegnare.
Shift + LMB - per cancellare.
Grazie per i tuoi commenti!
