Una rete neurale artificiale è ciò che più comunemente si intende per rete neurale. È una serie complicata di neuroni artificiali interconnessi modellati su quelli del cervello umano e utilizzati nell'intelligenza artificiale per elaborare informazioni, apprendere e fare previsioni.
Come funzionano le reti neurali?
Un neurone è la cellula più fondamentale del cervello umano. Un cervello umano ha molti miliardi di neuroni, che interagiscono e comunicano tra loro, formando reti neurali.
Questi neuroni ricevono molti input, da ciò che vediamo e sentiamo a come ci sentiamo a tutto ciò che c'è nel mezzo, e poi inviano messaggi ad altri neuroni, che a loro volta reagiscono. Le reti neurali funzionanti sono ciò che consente agli esseri umani di pensare e, cosa più importante, di imparare.
Come metodo per acquisire grandi quantità di dati, elaborarli e fare previsioni e decisioni basate sui dati, le reti neurali del cervello umano sono di gran lunga la forza di calcolo più potente conosciuta dall'uomo.
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Tipi di reti neurali
Una rete neurale è tecnicamente un termine biologico, mentre una rete neurale artificiale è il tipo di rete neurale su cui si basa l'intelligenza artificiale. Sebbene la parola stessa sia più comunemente usata per riferirsi alla rete neurale artificiale, vedrai spesso che le persone si riferiscono alle reti neurali artificiali semplicemente come reti neurali.
Naturalmente, una rete neurale nel cervello umano è molto diversa da una rete neurale costruita artificialmente. Tuttavia, il modo fondamentale in cui lavorano per elaborare le informazioni e fare previsioni rimane lo stesso.
Anche se una rete neurale artificiale non sarà una ricreazione perfetta di una rete neurale biologica, le reti neurali artificiali sono basate e modellate sulle reti neurali del cervello, proprio a causa della potenza di calcolo di queste reti.
A cosa servono le reti neurali?
Gli esseri umani utilizzano le reti neurali biologiche per elaborare informazioni, apprendere e fare previsioni, ad esempio per pensare. Le reti neurali artificiali funzionano più o meno allo stesso modo, ma in misura minore, poiché le reti neurali artificiali non possono ancora eguagliare la complessità e la potenza di quelle che si trovano nel cervello umano.
Le reti neurali artificiali consentono un'intelligenza artificiale più complicata, realistica e potente attraverso il deep learning, che è il processo di una rete neurale artificiale che apprende e prende le proprie decisioni in modo indipendente.
L'intelligenza artificiale simile a quella umana è possibile con una rete neurale avanzata e dati sufficienti per addestrare (o insegnare) la rete neurale. L'intelligenza artificiale, come appare nei film, non esiste ancora oggi, ma se mai esistesse, il deep learning attraverso le reti neurali alimenterà questa intelligenza.
Domande frequenti
Cos'è una rete neurale profonda?
Noto anche come deep learning, è un sottocampo dell'apprendimento automatico in A. I. trattare con algoritmi modellati sulla struttura e la funzione del cervello. Le reti neurali profonde sono progettate per riconoscere modelli numerici e tradurli in dati del mondo reale, come immagini, testo o audio.
Cos'è una rete neurale convoluzionale?
È una classe di algoritmi neurali profondi spesso utilizzati per analizzare le immagini visive. Una rete neurale convoluzionale riceve un'immagine ed estrae le caratteristiche utilizzando filtri e viene utilizzata principalmente per l'elaborazione, la classificazione e la segmentazione delle immagini.
Cos'è una rete neurale ricorrente?
È un tipo di rete neurale artificiale tipicamente utilizzata per il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Una rete neurale ricorrente utilizza dati sequenziali o dati di serie temporali per risolvere problemi temporali comuni nella traduzione linguistica e nel riconoscimento vocale.
