Definite le reti neurali artificiali (ANN)
Le reti neurali artificiali (ANN) sono le parti di un sistema informatico progettato per simulare il modo in cui il cervello umano analizza e elabora le informazioni. Sono le basi dell'intelligenza artificiale (AI) e risolvono problemi che si dimostrerebbero impossibili o difficili per gli standard umani o statistici. ANN ha capacità di autoapprendimento che consentono loro di produrre risultati migliori man mano che diventano disponibili più dati.
Abbattere le reti neurali artificiali (ANN)
Le reti neurali artificiali (ANN) stanno spianando la strada allo sviluppo di applicazioni che cambiano la vita per l'uso in tutti i settori dell'economia. Le piattaforme di intelligenza artificiale (AI) basate su ANN stanno interrompendo il modo tradizionale di fare le cose. Dalla traduzione di pagine Web in altre lingue alla creazione di generi alimentari online per l'assistente virtuale alla conversazione con i chatbot per risolvere i problemi, le piattaforme AI stanno semplificando le transazioni e rendendo i servizi accessibili a tutti a costi trascurabili.
Come funziona il sistema?
Le reti neurali artificiali sono costruite come il cervello umano, con nodi di neuroni interconnessi come una rete. Il cervello umano ha centinaia di miliardi di cellule chiamate neuroni. Ogni neurone è costituito da un corpo cellulare che è responsabile dell'elaborazione delle informazioni trasportando le informazioni verso (input) e lontano (output) dal cervello. ANN ha centinaia o migliaia di neuroni artificiali chiamati unità di elaborazione, che sono interconnessi da nodi. Queste unità di elaborazione sono costituite da unità di input e output. Le unità di input ricevono varie forme e strutture di informazioni basate su un sistema di ponderazione interno e la rete neurale tenta di conoscere le informazioni presentate per produrre un rapporto di output. Proprio come gli umani hanno bisogno di regole e linee guida per elaborare un risultato o un risultato, le ANN usano anche un insieme di regole di apprendimento chiamate backpropagation, un'abbreviazione per la propagazione all'indietro dell'errore, per perfezionare i loro risultati di output.
Un ANN inizialmente attraversa una fase di addestramento in cui impara a riconoscere i modelli nei dati, sia visivamente, sia acusticamente che testualmente. Durante questa fase supervisionata, la rete confronta il suo output effettivo prodotto con ciò che doveva produrre, ovvero l'output desiderato. La differenza tra entrambi i risultati viene regolata mediante backpropagation. Ciò significa che la rete lavora all'indietro andando dall'unità di uscita alle unità di ingresso per regolare il peso delle sue connessioni tra le unità fino a quando la differenza tra il risultato effettivo e quello desiderato produce l'errore più basso possibile.
Durante la fase di formazione e supervisione, alla RNA viene insegnato cosa cercare e quale dovrebbe essere il suo output, usando i tipi di domanda Sì / No con numeri binari. Ad esempio, una banca che desidera rilevare puntualmente le frodi con carta di credito può disporre di quattro unità di input alimentate da queste domande: (1) La transazione è in un paese diverso dal paese di residenza dell'utente? (2) Il sito web su cui è utilizzata la carta è affiliato con società o paesi nella lista di controllo della banca? (3) L'importo della transazione è superiore a $ 2.000? (4) Il nome sulla fattura della transazione è uguale al nome del titolare della carta? La banca vuole che le risposte "frodi rilevate" siano Sì Sì Sì No, che in formato binario sarebbe 1 1 1 0. Se l'output effettivo della rete è 1 0 1 0, regola i suoi risultati fino a quando non fornisce un output che coincide con 1 1 1 0. Dopo l'addestramento, il sistema informatico può avvisare la banca di transazioni fraudolente in sospeso, risparmiando alla banca un sacco di soldi.
Applicazioni pratiche
Le reti neurali artificiali sono state applicate in tutte le aree operative. I fornitori di servizi di posta elettronica utilizzano ANN per rilevare ed eliminare lo spam dalla posta in arrivo di un utente; i gestori patrimoniali lo usano per prevedere la direzione delle azioni di una società; Le società di rating del credito lo usano per migliorare i loro metodi di valutazione del credito; le piattaforme di e-commerce lo utilizzano per personalizzare le raccomandazioni al proprio pubblico; i chatbot sono sviluppati con ANN per l'elaborazione del linguaggio naturale; gli algoritmi di apprendimento profondo utilizzano l'ANN per prevedere la probabilità di un evento; e l'elenco delle incorporazioni di ANN va avanti in più settori, settori e paesi.
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