Reti Neurali: Guida Completa per Principianti

Introduzione

Vi siete mai chiesti come i computer riescono a riconoscere volti, tradurre lingue o giocare a scacchi come campioni?

 La risposta sta nelle reti neurali, una tecnologia rivoluzionaria nel campo dell’intelligenza artificiale. 

Le reti neurali sono sistemi ispirati al funzionamento del cervello umano che hanno un impatto su molti aspetti della nostra vita quotidiana, dalla diagnosi medica alle auto a guida autonoma.

In questa guida completa, esploreremo i fondamenti delle reti neurali artificiali e i diversi tipi esistenti. 

Esamineremo gli algoritmi di apprendimento che permettono a questi sistemi di migliorare nel tempo. 

Inoltre, scopriremo le numerose applicazioni pratiche delle reti neurali in vari settori. 

Che siate principianti curiosi o professionisti tech, questa panoramica vi fornirà le basi per capire questa tecnologia che sta cambiando il mondo.

Fondamenti delle reti neurali artificiali

Le reti neurali artificiali sono sistemi ispirati al funzionamento del cervello umano, costituiti da neuroni artificiali costruiti virtualmente o fisicamente ^[1]. 

L’obiettivo di questa tecnologia è contribuire alla risoluzione di problemi informatici, in particolare nell’ambito dell’intelligenza artificiale ^[1]. 

Per trovare soluzioni sempre più precise, le reti neurali vengono addestrate tramite diverse tipologie di machine learning, a seconda dello scopo specifico per cui sono prodotte ^[1].

Analogia con il cervello umano

Per capire come funzionano i neuroni artificiali, è utile avere in mente una struttura semplificata del funzionamento dei neuroni biologici ^[1].

Nel cervello umano, un neurone è composto dal soma (corpo cellulare), dendriti, assone e terminazioni dell’assone ^[1] .

Quando un impulso arriva attraverso i dendriti, il corpo cellulare accumula le cariche elettriche fino a raggiungere una quantità massima, dopodiché l’energia viene scaricata nell’assone e trasportata ai dendriti di un altro neurone ^[1]. 

Questo passaggio dell’impulso elettrico dall’assone ai dendriti prende il nome di sinapsi ^[1].

Il cervello umano è in grado di elaborare enormi quantità di informazioni attivando numerose aree contemporaneamente, a differenza dei computer che processano i dati in modo sequenziale, svolgendo un compito alla volta in un unico luogo ^[1]. 

Proprio per questo motivo, riprodurre il sistema biologico in una creazione artificiale è risultato interessante per chi si occupa di informatica ^[1].

Componenti principali di una rete neurale

Una rete neurale artificiale è composta da nodi o neuroni formali, unità computazionali fondamentali interconnesse che formano un grafo composto almeno da uno strato di ingresso e uno strato di uscita ^[1]. 

Ogni neurone artificiale viene attivato da un input e ha una quantità massima di “stimolo” ricevibile, superata la quale si ha il passaggio dell’informazione allo strato di output ^[1].

Questo meccanismo è simile a quanto accade tra corpo cellulare e assone nel neurone biologico ^[1].

La differenza sta nel fatto che nella rete neurale artificiale la trasmissione avviene sotto forma di numeri comunicati tramite funzioni matematiche ^[1]. 

Per rendere questo meccanismo efficace e l’elaborazione dei dati precisa, vengono studiati metodi di apprendimento automatico (machine learning o deep learning) che servono ad addestrare la rete neurale e farla diventare sempre “più brava” a compiere la sua elaborazione ^[1].

Cosa sono le reti neurali

In sintesi, le reti neurali artificiali sono:

1. Modelli matematici dichiaratamente ispirati al funzionamento biologico del cervello umano ^[2].
2. Composte da livelli di nodi o neuroni artificiali: un livello di input, uno o più livelli nascosti e un livello di output ^[3].
3. Ogni nodo si connette ad altri e ha il suo peso e la sua soglia associati. Se l’output di un singolo nodo è al di sopra del valore di soglia specificato, tale nodo viene attivato, inviando dati al livello successivo della rete ^[3].
4. Si basano su dati di addestramento per imparare e migliorare la loro precisione nel tempo ^[3].
5. Una volta ottimizzate, sono strumenti potenti nel campo dell’informatica e dell’intelligenza artificiale, che consentono di classificare e raggruppare i dati ad alta velocità ^[3].

Le reti neurali artificiali trovano applicazione in svariati ambiti, soprattutto se si ha a disposizione un’ampia quantità di dati necessari da elaborare e fornire come input ^[1] . 

Alcuni casi noti di utilizzo sono il riconoscimento di immagini, della voce o dei testi ^[1].

Tipi di reti neurali

Esistono diverse tipologie di reti neurali, ognuna progettata per affrontare specifici problemi e casi d’uso. Le tre principali categorie sono:

1. Reti feedforward
2. Reti ricorrenti (RNN)
3. Reti convoluzionali (CNN)

Le reti feedforward sono le più semplici, dove le connessioni tra i nodi non formano cicli ^[4]. L’informazione si muove solo in avanti, dai nodi di input attraverso eventuali nodi nascosti fino ai nodi di output. Non hanno memoria degli input precedenti e l’output dipende solo dall’input attuale ^[4]. Il percettrone a singolo strato (SLP) è l’esempio più basilare di rete feedforward, con un solo strato di elaborazione e nessun nodo nascosto ^[4].

Le reti neurali ricorrenti (RNN) si distinguono per la loro “memoria”, prelevando informazioni dagli input precedenti per influenzare l’input e l’output attuali ^[5]. Sono comunemente usate per problemi di tipo ordinale o temporale, come la traduzione linguistica, l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il riconoscimento vocale ^[5] 

Le RNN possono essere unidirezionali o bidirezionali (BRNN), queste ultime coinvolgendo anche dati futuri per migliorare l’accuratezza delle previsioni ^[5] .

Due varianti popolari delle RNN sono:

• Long Short-Term Memory (LSTM): introdotte per affrontare il problema delle dipendenze a lungo termine, hanno “celle” con tre porte (input, output e forget) per controllare il flusso di informazioni ^[5].
• Gated Recurrent Units (GRU): simili alle LSTM, usano stati nascosti e due porte (reset e update) per regolamentare le informazioni ^[5].

Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono particolarmente potenti ed efficienti nel riconoscimento di pattern visivi direttamente dai pixel delle immagini con minimo preprocessing ^[6] . Sono composte da strati convoluzionali, di pooling, completamente connessi (FC) e di normalizzazione, progettati per processare e trasformare i dati in modo gerarchico ^[6] . Le CNN hanno rivoluzionato il campo della visione artificiale e trovano applicazione in molteplici ambiti, dalla diagnosi medica all’automazione industriale ^[6] .

Alcune architetture CNN influenti includono:

• LeNet: una delle prime CNN, progettata principalmente per il riconoscimento di cifre manoscritte e codici postali ^[6].
• AlexNet: ha segnato l’inizio dell’era delle “deep neural networks” per la visione artificiale, vincendo l’ILSVRC nel 2012 ^[6].
• VGGNet: nota per la sua profondità e l’uso di molti strati convoluzionali con piccoli filtri (3×3) ^[6].
• GoogLeNet: introduce il concetto di “Inception module”, un blocco di strati convoluzionali paralleli con filtri di diverse dimensioni ^[6].
• ResNet: utilizza il “residual learning” per facilitare l’addestramento di reti molto profonde, contrastando il problema della scomparsa del gradiente ^[6] .

La scelta dell’architettura di rete neurale dipende dal problema specifico, dalla quantità di dati disponibili, dalle risorse computazionali e dalla necessità di bilanciare precisione e velocità di inferenza ^[6].

Con il continuo avanzamento della ricerca, le reti neurali stanno diventando sempre più efficienti e accessibili, spingendo l’innovazione in molteplici settori ^[6].

Algoritmi di apprendimento

Gli algoritmi di apprendimento delle reti neurali si dividono principalmente in tre categorie: apprendimento supervisionato, apprendimento non supervisionato e apprendimento per rinforzo ^{[7] [8] [9]} . Ognuno di questi approcci ha caratteristiche, vantaggi e svantaggi specifici.

Apprendimento supervisionato

Nell’apprendimento supervisionato, la rete neurale viene “istruita” utilizzando un set di dati già etichettati, ovvero esempi in cui a ciascun input è associato un output desiderato ^[7] . Come un insegnante che guida passo dopo passo lo studente, l’algoritmo supervisionato regola i pesi delle connessioni tra i neuroni per minimizzare l’errore tra le previsioni e gli output corretti ^[7] .

L’apprendimento supervisionato è il tipo di machine learning più popolare e utilizzato negli scenari aziendali ^[10]. Viene impiegato per compiti ben definiti, come la classificazione di immagini, la predizione dei prezzi delle azioni o il riconoscimento del parlato ^{[7] [10]}. Richiede però un set di dati etichettato di grandi dimensioni, spesso costoso e laborioso da creare ^[7] .

Apprendimento non supervisionato

Nell’apprendimento non supervisionato, la rete neurale esplora autonomamente i dati di input non etichettati, cercando di individuare pattern, raggruppamenti o strutture nascoste ^[7]. Come un esploratore che scopre una nuova terra, l’algoritmo non supervisionato cerca di organizzare e interpretare i dati senza alcun “suggerimento” esterno ^[7] .

Questo approccio è utile per scoprire relazioni non ovvie nei dati e può essere applicato a problemi complessi dove definire output desiderati è difficile ^[7] . Non richiede dati etichettati, semplificando la preparazione del dataset ^[7] . Tuttavia, i risultati possono essere meno interpretabili e valutabili rispetto all’apprendimento supervisionato ^[7] .

Alcuni esempi di applicazione includono il clustering dei clienti in base alle abitudini di acquisto, la riduzione della dimensionalità per una migliore visualizzazione dei dati e il rilevamento di anomalie in transazioni finanziarie ^[7] .

Apprendimento per rinforzo

L’apprendimento per rinforzo è un metodo di machine learning che non prevede supervisione e utilizza ricompense e penalità ^[11] . L’agente (software o hardware) percepisce l’ambiente, intraprende azioni e apprende attraverso tentativi ed errori ^[11] .

A differenza degli altri approcci, all’agente non viene detto quali azioni eseguire, ma deve scoprire autonomamente quelle che massimizzano la ricompensa nel lungo periodo ^[11] . Ciò avviene tramite interazioni ripetute di tipo trial-and-error con un ambiente dinamico ^[11] .

L’apprendimento per rinforzo sposta il focus dalla programmazione di istruzioni “se…allora” all’ottenimento della massima ricompensa possibile ^[9] .

L’azione più efficace dipende dal contesto e dal tempo a disposizione ^[9] .

Questo approccio è utile quando occorre raggiungere un obiettivo in un ambiente incerto e non è possibile prevedere tutte le variabili ^[11] .

Alcuni esempi di applicazione includono il controllo di sistemi complessi come i trasporti intelligenti, l’ottimizzazione delle catene di fornitura, la robotica e il trading finanziario ^[11] .

In sintesi, la scelta tra apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo dipende dalla natura del problema e dagli obiettivi da raggiungere ^[7] . Esistono anche algoritmi ibridi che combinano elementi dei diversi approcci ^[7] . 

La ricerca in questo campo è in continua evoluzione per affrontare le sfide poste da dati sempre più complessi ^[7] .

Applicazioni pratiche delle reti neurali

Le reti neurali trovano applicazione in numerosi campi, grazie alla loro capacità di apprendere pattern complessi e di generalizzare su dati mai visti prima. Vediamo alcune delle principali aree in cui vengono impiegate con successo.

Computer vision

La computer vision è un ramo dell’intelligenza artificiale che si occupa di permettere ai computer di “vedere” e comprendere il mondo visivo. Le reti neurali, in particolare le reti convoluzionali (CNN), hanno rivoluzionato questo campo, raggiungendo e superando le performance umane in compiti come la classificazione di immagini, il riconoscimento di oggetti e la segmentazione semantica ^[6].

Le CNN sono in grado di estrarre automaticamente feature rilevanti dalle immagini, costruendo rappresentazioni gerarchiche sempre più astratte.

Questo le rende particolarmente adatte per task di visione artificiale, trovando applicazione in settori come la sorveglianza, la guida autonoma, la medicina e l’industria manifatturiera ^[6].

Elaborazione del linguaggio naturale

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) mira a permettere ai computer di comprendere, interpretare e generare linguaggio umano. Le reti neurali, specialmente le reti ricorrenti (RNN) e i modelli basati su transformer come BERT, hanno portato enormi progressi in quest’area ^[5].

Grazie alla loro capacità di modellare dipendenze a lungo termine e di catturare il contesto, le reti neurali vengono utilizzate per task come la traduzione automatica, il riassunto di testi, il question answering, l’analisi del sentiment e la generazione di linguaggio naturale.

Questo apre la strada a numerose applicazioni, dai chatbot e assistenti virtuali alla content analysis e oltre ^[5].

Previsioni finanziarie

Le reti neurali sono uno strumento potente per l’analisi e la previsione di serie temporali, come quelle finanziarie.

Grazie alla loro abilità di apprendere pattern non lineari e dipendenze temporali, possono essere utilizzate per prevedere prezzi di azioni, tassi di cambio, trend di mercato e molto altro ^[12].

Architetture come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti long short-term memory (LSTM) sono particolarmente adatte per questo tipo di task, in quanto sono in grado di mantenere una “memoria” dei dati passati e di utilizzarla per fare previsioni future più accurate ^[12].

Diagnosi mediche

In campo medico, le reti neurali stanno trovando sempre più applicazione per supportare i professionisti nella diagnosi di malattie e nell’interpretazione di dati clinici complessi.

Ad esempio, le reti convoluzionali vengono utilizzate per analizzare immagini mediche come radiografie, TAC e risonanze magnetiche, aiutando a rilevare anomalie e segni di patologie ^[13].

Inoltre, le reti neurali possono essere addestrate su vasti dataset di cartelle cliniche elettroniche per identificare pattern e fattori di rischio, supportando così il processo decisionale dei medici.

Questo può portare a diagnosi più precoci e accurate, migliorando gli outcome per i pazienti ^[13] .

Riconoscimento vocale

Il riconoscimento vocale, ovvero la capacità di convertire il parlato in testo scritto, è un altro ambito in cui le reti neurali eccellono.

Modelli come le reti neurali ricorrenti (RNN) e le reti convoluzionali (CNN) vengono utilizzati per estrarre feature dal segnale audio e mapparlo in parole e frasi ^[14] .

Grazie ai progressi nel deep learning, i sistemi di riconoscimento vocale basati su reti neurali hanno raggiunto livelli di accuratezza molto elevati, aprendo la strada ad applicazioni come assistenti virtuali, sottotitolazione automatica, dettatura e controllo vocale di dispositivi ^[14] .

Motori di raccomandazione

I motori di raccomandazione sono sistemi che suggeriscono prodotti, servizi o contenuti rilevanti agli utenti sulla base delle loro preferenze e interazioni passate. 

Le reti neurali vengono spesso utilizzate come componente centrale di questi sistemi, grazie alla loro capacità di apprendere rappresentazioni latenti degli utenti e degli item ^[3].

Architetture come le reti neurali profonde (DNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN) possono catturare relazioni complesse tra utenti e item, tenendo conto di fattori come la sequenzialità delle interazioni e il contesto.

Questo permette di generare raccomandazioni personalizzate e accurate, migliorando l’esperienza utente e favorendo engagement e conversioni ^[3].

In sintesi, le reti neurali trovano applicazione in un’ampia gamma di domini, dalla visione artificiale all’elaborazione del linguaggio, dalla finanza alla medicina. 

Grazie alla loro flessibilità e potenza rappresentativa, sono diventate uno strumento fondamentale per affrontare problemi complessi e ad alta dimensionalità, aprendo la strada a innovazioni e progressi in molteplici settori.

Conclusioni

Le reti neurali artificiali hanno dimostrato di avere un impatto rivoluzionario in numerosi campi, dalla visione artificiale all’elaborazione del linguaggio naturale, dalla finanza alla medicina. 

La loro capacità di apprendere pattern complessi e di generalizzare su dati nuovi le rende strumenti potenti per affrontare problemi ad alta dimensionalità. 

Mentre continuano ad evolversi, le reti neurali aprono la strada a innovazioni che stanno trasformando il modo in cui interagiamo con la tecnologia e comprendiamo il mondo che ci circonda.

Guardando al futuro, il potenziale delle reti neurali sembra quasi illimitato. 

Con il progredire della ricerca e lo sviluppo di nuove architetture e algoritmi di apprendimento, possiamo aspettarci progressi ancora più significativi in campi come l’intelligenza artificiale generale, la robotica avanzata e la scoperta scientifica. 

Tuttavia, è fondamentale considerare anche le implicazioni etiche e sociali di queste tecnologie, per assicurare che il loro sviluppo avvenga in modo responsabile e a beneficio di tutti.

FAQs

Come apprendono le reti neurali artificiali? Le reti neurali artificiali migliorano le loro capacità predittive attraverso l’uso di circuiti di feedback correttivi, che permettono di affinare le analisi basate sui dati. Questo processo può essere immaginato come un flusso di dati che si muove da un nodo di input a un nodo di output attraverso vari percorsi all’interno della rete.

Quali sono gli svantaggi dell’utilizzo delle reti neurali artificiali? Le reti neurali possono presentare alcuni svantaggi significativi: gli algoritmi di apprendimento possono non convergere a una soluzione ottimale e, sebbene possano essere molto efficaci sui dati di addestramento, potrebbero non performare altrettanto bene sui dati di test.

In che modo le reti neurali sono impiegate nell’apprendimento automatico? Le reti neurali sono utilizzate come algoritmi di apprendimento automatico che operano in maniera simile alle reti neurali biologiche del cervello umano, processando segnali continui dall’ambiente esterno per apprendere e adattarsi.

Quanti strati nascosti deve avere una rete neurale artificiale per essere classificata come deep neural network? Una rete neurale artificiale deve avere almeno due strati nascosti tra il livello di input e quello di output per essere considerata una deep neural network (DNN).

Fonti

[1] – https://www.ovhcloud.com/it/learn/what-is-neural-network/
[2] – https://www.bnova.it/intelligenza-artificiale/reti-neurali/
[3] – https://www.ibm.com/it-it/topics/neural-networks
[4] – https://it.wikipedia.org/wiki/Rete_neurale_feed-forward
[5] – https://www.ibm.com/it-it/topics/recurrent-neural-networks
[6] – https://www.bnova.it/intelligenza-artificiale/reti-neurali-convoluzionali-cnn/
[7] – https://vitolavecchia.altervista.org/reti-neurali-differenza-tra-apprendimento-supervisionato-e-non-supervisionato/
[8] – https://www.capterra.it/blog/2523/modelli-machine-learning-supervisionato-o-no
[9] – https://www.bigdata4innovation.it/intelligenza-artificiale/reinforcement-learning-cose-come-funziona-ed-esempi-dellapprendimento-per-rinforzo/
[10] – https://www.ibm.com/it-it/topics/supervised-learning
[11] – https://www.zerounoweb.it/analytics/cognitive-computing/reinforcement-learning-significato-ed-esempi/
[12] – https://www.youtube.com/watch?v=cYBCqMvR-uo
[13] – https://www.diariodiunanalista.it/posts/introduzione-alle-reti-neurali-pesi-bias-e-attivazione/
[14] – https://www.gosmar.eu/machinelearning/it/index.php/2020/05/24/reti-neurali-per-riconoscimento-vocale/