Che cosa sono le reti neurali?
Le reti neurali sono modellate sul cervello umano per riconoscere i modelli. Prendono set di dati e riconoscono il modello. Aiutano a raggruppare i dati senza etichetta sulla base delle somiglianze, cioè aiutano nella classificazione e nel raggruppamento. Possono adattarsi ai cambiamenti e genera il miglior risultato possibile senza la necessità di ridisegnare i criteri di output.
Definizione di rete neurale
La rete neurale è un insieme di algoritmi modellati sul funzionamento del cervello umano e del sistema nervoso umano. Un neurone è una funzione matematica che accetta input e poi li classifica in base all'algoritmo applicato. È costituito da un livello di input, più livelli nascosti e un livello di output. Ha strati di nodi interconnessi. Ogni nodo è una percezione che alimenta il segnale in una funzione di attivazione.
Comprensione della rete neurale
Le reti neurali vengono addestrate e insegnate proprio come viene allenato il cervello in via di sviluppo di un bambino. Non possono essere programmati direttamente per un determinato compito. Sono addestrati in modo tale che possano adattarsi in base al cambiamento di input. Esistono tre metodi o paradigmi di apprendimento per insegnare una rete neurale.
- Apprendimento supervisionato
- Insegnamento rafforzativo
- Apprendimento senza supervisione
Discutiamoli in breve,
1. Apprendimento supervisionato
Come suggerisce il nome, l'apprendimento supervisionato significa in presenza di un supervisore o un insegnante. Significa che un set di un set di dati con etichetta è già presente con l'output desiderato, ovvero l'azione ottimale che deve essere eseguita dalla rete neurale che è già presente per alcuni set di dati. Alla macchina vengono quindi forniti nuovi set di dati per analizzare i set di dati di addestramento e produrre l'output corretto.
È un sistema di feedback chiuso, ma l'ambiente non è nel loop.
2. Apprendimento per rinforzo
In questo, l'apprendimento della mappatura input-output avviene attraverso una continua interazione con l'ambiente in modo da ridurre al minimo l'indice scalare delle prestazioni. In questo, invece di un insegnante, esiste un critico che converte il segnale di rinforzo primario, ovvero l'input scalare ricevuto dall'ambiente in segnale euristico di rinforzo (segnale di rinforzo di qualità superiore) anche un input scalare.
L'obiettivo di questo apprendimento è ridurre al minimo il costo per andare in funzione, ovvero il costo cumulativo previsto delle azioni intraprese in una sequenza di passaggi.
3. Apprendimento senza supervisione
Come suggerisce il nome, non è disponibile alcun insegnante o supervisore. In questo, i dati non sono né etichettati né classificati e non è disponibile alcuna guida preventiva per la rete neurale. In questo, la macchina deve raggruppare i set di dati forniti in base a somiglianze, differenze e modelli senza alcuna formazione fornita in anticipo.
Lavorare con la rete neurale
La rete neurale è un grafico ponderato in cui i nodi sono i neuroni e le connessioni sono rappresentate da bordi con pesi. Prende input dal mondo esterno ed è indicato da x (n).
Ogni input viene moltiplicato per i rispettivi pesi e quindi vengono aggiunti. Viene aggiunto un bias se la somma ponderata equivale a zero, dove il bias ha inserito 1 con peso b. Quindi questa somma ponderata viene passata alla funzione di attivazione. La funzione di attivazione limita l'ampiezza dell'output del neurone. Esistono varie funzioni di attivazione come la funzione di soglia, la funzione lineare a tratti o la funzione di Sigmoid.
L'architettura della rete neurale
Esistono fondamentalmente tre tipi di architettura della rete neurale.
- Rete feedforward a singolo strato
- Rete feedforward multistrato
- Rete ricorrente
1. Rete feedforward a singolo strato
In questo, abbiamo uno strato di input di nodi sorgente proiettato su uno strato di output di neuroni. Questa rete è una rete feedforward o aciclica. È definito come un singolo strato perché si riferisce solo ai neuroni di calcolo del livello di output. Non viene eseguito alcun calcolo sul livello di input, quindi non viene conteggiato.
2. Rete feedforward multilivello
In questo, ci sono uno o più livelli nascosti ad eccezione dei livelli di input e output. I nodi di questo livello sono chiamati neuroni nascosti o unità nascoste. Il ruolo del livello nascosto è quello di intervenire tra l'output e l'input esterno. I nodi del livello di input forniscono il segnale di input ai nodi del secondo layer, ovvero il layer nascosto, e l'output del layer nascosto funge da input per il layer successivo e questo continua per il resto della rete.
3. Reti ricorrenti
Una ricorrenza è quasi simile a una rete feedforward. La differenza principale è che almeno ha un loop di feedback. Potrebbe esserci zero o più layer nascosti ma almeno un loop di feedback sarà presente.
Vantaggi della rete neurale
- Può lavorare con informazioni incomplete una volta addestrato.
- Avere capacità di tolleranza agli errori.
- Avere una memoria distribuita
- Può fare l'apprendimento automatico.
- Elaborazione parallela.
- Memorizza informazioni su un'intera rete
- Può apprendere relazioni non lineari e complesse.
- La capacità di generalizzare, ad esempio, può dedurre relazioni invisibili dopo aver appreso da alcune relazioni precedenti.
Competenze di rete neurale richieste
- Conoscenza di matematica e algoritmi applicati.
- Probabilità e statistica.
- Calcolo distribuito.
- Competenze di programmazione fondamentali.
- Modellazione e valutazione dei dati.
- Ingegneria del software e progettazione del sistema.
Perché dovremmo usare le reti neurali?
- Aiuta a modellare le relazioni non lineari e complesse del mondo reale.
- Sono utilizzati nel riconoscimento di schemi perché possono generalizzare.
- Hanno molte applicazioni come il riepilogo del testo, l'identificazione della firma, il riconoscimento della calligrafia e molti altri.
- Può modellare i dati con elevata volatilità.
Ambito delle reti neurali
Ha una vasta portata in futuro. I ricercatori lavorano costantemente su nuove tecnologie basate su reti neurali. Tutto si sta convertendo in automazione, quindi sono molto efficienti nel gestire i cambiamenti e possono adattarsi di conseguenza. A causa di un aumento delle nuove tecnologie, ci sono molte opportunità di lavoro per ingegneri ed esperti di reti neurali. Quindi in futuro anche le reti neurali si dimostreranno un importante fornitore di lavoro.
Come questa tecnologia ti aiuterà nella crescita della carriera
C'è un'enorme crescita professionale nel campo delle reti neurali. Uno stipendio medio di ingegnere di rete neurale varia da $ 33, 856 a $ 153, 240 all'anno circa.
Conclusione
C'è molto da guadagnare dalle reti neurali. Possono imparare e adattarsi in base all'ambiente che cambia. Contribuiscono ad altre aree, nonché nel campo della neurologia e della psicologia. Quindi esiste una vasta portata di reti neurali sia nel tempo di oggi che in futuro.
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