Che cos'è una rete neurale?
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 assorbono molti input, da ciò che vediamo e sentiamo a come ci sentiamo a tutto ciò che sta nel mezzo, e quindi inviano messaggi ad altri neuroni, che reagiscono a loro volta. Le reti neurali funzionanti sono ciò che consente agli esseri umani di pensare e, cosa più importante, di apprendere.
Come metodo per acquisire grandi quantità di dati, elaborarli e fare previsioni e decisioni in base ai dati, le reti neurali del cervello umano sono di gran lunga la forza di calcolo più potente conosciuta per l'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 le persone riferirsi 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.
Mentre una rete neurale artificiale non sarà una perfetta ricreazione di una rete neurale biologica, neurale artificiale le reti 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 usano le reti neurali biologiche per elaborare le informazioni, apprendere e fare previsioni, ad esempio 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 apprendimento, che è il processo di una rete neurale artificiale che apprende e si crea autonomamente decisioni.
L'intelligenza artificiale di tipo umano 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 esisterà, l'apprendimento profondo attraverso le reti neurali alimenterà questa intelligenza.
FAQ
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Che cos'è una rete neurale profonda?
Conosciuto anche come deep learning, è un sottocampo del machine learning 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.
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Che cos'è una rete neurale convoluzionale?
È una classe di algoritmi neurali profondi spesso usati per analizzare le immagini visive. Una rete neurale convoluzionale riceve un'immagine ed estrae le caratteristiche utilizzando i filtri e viene utilizzata principalmente per l'elaborazione, la classificazione e la segmentazione delle immagini.
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Che 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.