Un'introduzione alle reti neurali e al deep learning: strutture, tipi e limiti

Dato che stai leggendo questo articolo, è probabile che tu abbia una comprensione dell'apprendimento automatico di base, se non dei tecnicismi, almeno degli aspetti teorici dell'apprendimento automatico.

Il deep learning è il prossimo passo logico dopo l'apprendimento automatico. Nell'apprendimento automatico tradizionale, le macchine sono state realizzate per apprendere in base alla supervisione o al rinforzo. Il deep learning, tuttavia, mira a replicare il processo di apprendimento umano e consente ai sistemi di apprendere da soli.

Ciò è possibile grazie alle reti neurali. Pensa ai neuroni nel tuo cervello e a come funzionano. Ora immagina se fossero convertiti in reti artificiali: ecco cosa sono le reti neurali artificiali.

Il deep learning e le reti neurali rivoluzioneranno il mondo che conosciamo e c'è molto da disfare quando si tratta di questa tecnologia.

In questo articolo introduttivo, ti forniremo una breve comprensione del deep learning insieme a come funzionano le reti neurali, quali sono i loro diversi tipi e quali sono alcune limitazioni delle reti neurali.

Deep Learning: una breve panoramica

Il deep learning può essere considerato un sottocampo dell'apprendimento automatico. Tuttavia, a differenza di qualsiasi algoritmo o sistema di machine learning tradizionale, i sistemi di deep learning utilizzano più livelli per estrarre funzionalità di alto livello dall'input grezzo con cui vengono alimentati. Maggiore è il numero di livelli, più "profonda" sarà la rete e migliore sarà l'estrazione delle caratteristiche e l'apprendimento generale.

Il termine deep learning esiste dagli anni '50, ma gli approcci di allora erano abbastanza impopolari. Con l'aumento della ricerca in quest'area, il deep learning continua ad avanzare e oggi disponiamo di sofisticati metodi di deep learning basati su reti neurali.

Alcune delle applicazioni più popolari delle reti neurali nell'apprendimento profondo riguardano il rilevamento di volti, il rilevamento di oggetti, il riconoscimento di immagini, il rilevamento e la trascrizione della sintesi vocale e altro ancora. Ma stiamo solo grattando la superficie: c'è ancora molto da scoprire!

Quindi, prima di approfondire la comprensione del deep learning, dobbiamo prima iniziare a capire cos'è una rete neurale artificiale nell'IA.

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Rete neurale artificiale

Le RNA si ispirano al modo in cui funziona il cervello umano e costituiscono la base del deep learning. Questi sistemi raccolgono dati, si addestrano a trovare modelli nei dati e trovano output per un nuovo set di dati simili.

Questo è ciò che alimenta il deep learning: le reti neurali imparano da sole e diventano più forti nel trovare modelli automaticamente, senza alcun intervento umano. Di conseguenza, le reti neurali possono fungere da sistema di ordinamento ed etichettatura dei dati.

Comprendiamo le RNA in profondità comprendendo prima i perceptron.

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Perceptron

Le RNA sono costituite da unità più piccole, come le reti neurali nel nostro cervello sono costituite da unità più piccole chiamate neuroni. Le unità più piccole delle RNA sono chiamate percettron. In sostanza, il perceptron contiene uno o più livelli di input, un bias, una funzione di attivazione e un output finale.

Il perceptron funziona ricevendo input, li moltiplica per peso e li trasmette attraverso una funzione di attivazione per produrre un output. L'aggiunta di bias è importante in modo che non si verifichino problemi anche se tutti gli input sono zero. Funziona con la seguente formula:

Y = ∑ (peso * ingresso) + bias

Quindi, la prima cosa che accade sono i calcoli all'interno del singolo perceptron. Qui la somma pesata viene calcolata e trasmessa alla funzione di attivazione. Anche in questo caso, possono esserci diversi tipi di funzioni di attivazione come funzione trigonometrica, funzione passo, funzione di attivazione, ecc.

Struttura di una rete neurale artificiale

Per sviluppare una rete neurale, il primo passo è raggruppare diversi livelli di percettron. In questo modo, otteniamo un modello perceptron multistrato.

Di questi livelli multipli, il primo livello è il livello di input. Questo livello riceve direttamente gli input. Considerando che l'ultimo livello è chiamato livello di output ed è responsabile della creazione degli output desiderati.

Tutti i livelli tra i livelli di input e di output sono noti come livelli nascosti. Questi livelli non comunicano direttamente con gli input delle funzioni o l'output finale. Piuttosto, i neuroni dello strato nascosto da uno strato sono collegati all'altro strato usando canali diversi.

L'output che deriva dalla funzione di attivazione è ciò che decide se un neurone viene attivato o meno. Una volta attivato, un neurone può trasmettere dati ai livelli successivi utilizzando i canali di comunicazione. Pertanto, tutti i punti dati vengono propagati in tutta la rete.

Infine, nel livello di output, il neurone con il valore più alto determina l'output finale attivando. Il valore che i neuroni ricevono dopo tutta la propagazione è una probabilità. Significa che la rete stima l'output tramite il valore di probabilità più alto in base all'input che riceve.

Una volta ottenuto l'output finale, possiamo confrontarlo con un'etichetta nota ed eseguire le regolazioni del peso di conseguenza. Questo processo viene ripetuto fino a raggiungere le iterazioni massime consentite o il tasso di errore accettabile.

Ora, parliamo un po' dei diversi tipi di reti neurali disponibili.

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Diversi tipi di reti neurali

Oggi esamineremo i due tipi più popolari di reti neurali utilizzate per il deep learning, ovvero CNN e RNN.

CNN – Reti neurali convoluzionali

Invece di lavorare con semplici array 2D, le CNN funzionano con una disposizione 3D di neuroni. Il primo strato è chiamato strato convoluzionale. Ogni neurone in questo strato convoluzionale è responsabile dell'elaborazione solo di una piccola parte delle informazioni di input. Di conseguenza, la rete comprende l'intera immagine in piccole parti e le calcola più volte per completare con successo l'intera immagine.

Pertanto, le CNN sono estremamente preziose per il riconoscimento di immagini, il rilevamento di oggetti e altre attività simili. Altre applicazioni in cui le CNN hanno avuto successo includono il riconoscimento vocale, le attività di visione artificiale e la traduzione automatica.

RNN – Reti neurali ricorrenti

Le RNN sono arrivate alla ribalta intorno agli anni '80 e utilizzano dati di serie temporali o dati sequenziali per fare previsioni. Pertanto, sono utili per soluzioni temporali o ordinali come il riconoscimento vocale, l'elaborazione del linguaggio naturale, la traduzione e altro ancora.

Come le CNN, anche le RNN richiedono dati di addestramento per apprendere e quindi fare previsioni. Tuttavia, ciò che rende le RNN diverse dalle CNN è che le RNN sono in grado di memorizzare l'output di uno strato e ritrasmetterlo ai neuroni di altri strati. Di conseguenza, questo può essere pensato come una rete di feedback che continua a rielaborare le informazioni, piuttosto che semplicemente alimentare le informazioni in avanti come le ANN.

Limitazioni del lavoro con le reti neurali

La rete neurale è un'area di ricerca e modifiche in corso. Quindi, ci sono spesso alcune carenze che vengono risolte e rettificate per apportare modifiche sofisticate alla tecnologia. Diamo un'occhiata ad alcuni limiti delle reti neurali:

Richiede molti dati

Le reti neurali lavorano su un'enorme quantità di dati di addestramento per funzionare correttamente. Se non si dispone di grandi quantità di dati, diventerà difficile per la rete addestrarsi da sola. Inoltre, le reti neurali hanno diversi parametri, come velocità di apprendimento, numero di neuroni per strato, numero di strati nascosti, ecc., che devono essere regolati correttamente per ridurre al minimo l'errore di previsione, massimizzando l'efficacia e la velocità della previsione. L'obiettivo è consentire alle reti neurali di replicare le funzioni del cervello umano, per le quali ha bisogno di molti dati.

Funziona principalmente come una scatola nera

Poiché spesso è difficile scoprire come funzionano e come sono organizzati i livelli nascosti, le reti neurali sono spesso viste come un ambiente black-box. Quindi, se si verifica un errore, diventa molto difficile e richiede molto tempo trovare la causa dell'errore e risolverlo. Per non dimenticare, diventa anche piuttosto costoso. Questo è uno dei motivi principali per cui le banche e gli istituti finanziari non utilizzano ancora le reti neurali per fare previsioni.

Lo sviluppo è spesso dispendioso in termini di tempo

Poiché le reti neurali apprendono da sole, l'intero processo spesso richiede molto tempo, oltre ad essere costoso, rispetto ai tradizionali metodi di apprendimento automatico. Le reti neurali sono inoltre computazionalmente e finanziariamente costose perché richiedono molti dati di addestramento e potenza di calcolo affinché l'apprendimento avvenga.

Insomma

Inoltre, questo mondo si sta evolvendo rapidamente, con il passare di ogni settimana. Se sei appassionato di saperne di più sul deep learning e su come far funzionare le reti neurali, ti consigliamo di dare un'occhiata al nostro programma di certificazione avanzato in Machine Learning e Deep Learning offerto in collaborazione con IIIT-B. Questo corso di 8 mesi ti offre tutto ciò di cui hai bisogno per dare il via alla tua carriera, dal tutoraggio individuale al supporto del settore fino all'orientamento al collocamento. Iscriviti oggi stesso!