Come funziona una rete neurale?
Il funzionamento di una rete neurale segue tre fasi:
Pesi e connessioni tra i neuroni
Ogni connessione tra neuroni ha un peso, che è semplicemente un numero che indica l’importanza della connessione.
Durante l’addestramento, la rete modifica il valore dei pesi per migliorare la precisione delle previsioni.
Funzione di attivazione
Ogni neurone riceve dati in ingresso, li combina con i pesi e li trasforma attraverso una funzione di attivazione.
Le funzioni di attivazione più usate sono:
ReLU (Rectified Linear Unit) – Utile nelle reti profonde, è anche affascinante matematicamente parlando. Se volete approfondire cliccate qui e cliccate qui.
Sigmoide – Trasforma i valori in una probabilità tra 0 e 1.
Softmax – Utile per classificare dati in più categorie.
Ma ogni tanto ne escono di nuove, o di funzioni ottimizzate dato che sono quelle che fanno il lavoro più complesso.
Apprendimento e aggiornamento dei pesi
La rete viene addestrata con un metodo chiamato backpropagation, che è il segreto per cui si dice che è un sistema di autoapprendimento:
- Confronta il risultato ottenuto con quello atteso (es. il prezzo stimato della casa vs. il prezzo reale, il numero di gelati stimati vs. il numero di gelati venduti);
- Calcola l’errore e aggiorna i pesi per ridurlo;
- Ripete il processo più volte. Tante volte quanto sono alti gli errori, fino a raggiungere una previsione accurata. Ho detto accurata, non precisa. C’è differenza.
Ma io l’ho incontrata!
In tutte quelle applicazioni che ti dicono se nella foto c’è un fiore o se la borsa Hermes è vera o falsa.
La rete neurale, dopo migliaia e migliaia di iterazioni e di foto di borse e fiori, aggiusterà i pesi e migliorerà la precisione fino a distinguere fiori e borse con alta precisione.
Come l’IA predice il futuro con le reti neurali?
Le reti neurali vengono applicate in tantissimi settori per fare previsioni accurate. I campi d’uso sono tantissimi, questi sono alcuni di quelli più popolari:
- Finanza: prevedere l’andamento del mercato azionario.
- Sanità: diagnosticare e prevedere malattie analizzando immagini mediche, dati sanitari, ecc.
- E-commerce: prevedere prodotti più adatti all’utente.
- Guida autonoma: le auto a guida autonoma usano le reti neurali per prevedere ostacoli e movimenti degli altri veicoli.
Grazie a queste capacità, l’IA predice il futuro con un’accuratezza sempre maggiore, trasformando dati grezzi in previsioni utili per prendere decisioni in maniera autonoma.
Vantaggi e limiti delle reti neurali
Pro
Apprendimento automatico: migliorano con l’uso di nuovi dati.
Capacità di elaborare grandi quantità di dati.
Versatilità: funzionano per immagini, testo, numeri e audio.
Contro
Difficili da interpretare: è difficile capire perché prendano certe decisioni (black box).
Richiedono molta potenza di calcolo.
Bisogno di grandi quantità di dati per un addestramento efficace.
Sistemi di Raccomandazione: come l’IA predice il futuro delle nostre scelte
Ti è mai capitato di ricevere suggerimenti su film da guardare, prodotti da acquistare o canzoni da ascoltare che sembrano perfettamente in linea con i tuoi gusti? Questo accade grazie ai Sistemi di Raccomandazione, un’applicazione dell’Intelligenza Artificiale che analizza le preferenze degli utenti per fornire consigli personalizzati.
Questi sistemi sono fondamentali per piattaforme come Netflix, Amazon, Spotify, YouTube e TikTok, e vengono utilizzati in molti altri settori, dal commercio elettronico alla pubblicità online. Ma come funzionano esattamente?
L’IA predice il futuro dei nostri interessi analizzando i dati e creando modelli di comportamento, migliorando continuamente la qualità dei suggerimenti che riceviamo.
Cos’è un Sistema di Raccomandazione?
Un Sistema di Raccomandazione è un algoritmo che suggerisce prodotti, contenuti o servizi in base alle preferenze passate di un utente e ai comportamenti di altri utenti simili.
Questi sistemi funzionano raccogliendo e analizzando dati come:
- Cronologia delle interazioni (film visti, prodotti acquistati, musica ascoltata).
- Valutazioni e recensioni lasciate dagli utenti.
- Caratteristiche degli oggetti consigliati (genere, autore, prezzo, categoria).
- Informazioni demografiche (età, posizione, interessi).
Grazie a queste informazioni, l’IA predice il futuro dei nostri gusti e propone opzioni sempre più mirate, aumentando la probabilità che ci piacciano davvero.