Tutto ciò che devi sapere sul Machine Learning ANN
Per capire cos'è una ANN (Artificial Neural Network), bisogna prima capire in cosa consiste una rete neurale. Proprio come il tuo cervello, le reti neurali sono costituite da numerosi neuroni interconnessi. Molte applicazioni utilizzano le reti neurali per modellare relazioni sconosciute tra vari parametri sulla base di un gran numero di esempi
La classificazione delle cifre scritte a mano, il riconoscimento vocale e la previsione dei prezzi delle azioni sono alcuni esempi importanti di applicazioni di successo delle reti neurali.
Nel 1943, il neurofisiologo e cibernetico americano Warren S. McCulloch (l'uomo che ha inventato le reti neurali artificiali) creò il primo modello concettuale di una rete neurale artificiale, secondo il quale un neurone è definito come "un calcolo logico delle idee immanenti nell'attività nervosa." In sostanza, è una singola cellula in una rete di cellule che riceve un input, lo elabora e genera un output.
Questo articolo di Zilliz, il principale fornitore di tecnologie di vector database e AI, offre una comprensione completa del machine learning ANN e del suo funzionamento.
Cos'è una rete neurale artificiale?
Definizione di rete neurale artificiale
Una rete neurale artificiale (ANN) è composta da un livello di input, diversi livelli nascosti e un livello di output che insieme costituiscono la struttura di base della rete neurale. Ogni nodo in un livello è collegato a ogni nodo nel livello successivo. Qualsiasi nodo dato elabora la somma ponderata dei suoi input utilizzando una funzione di attivazione non lineare. Questo è l'output del nodo, che diventa l'input di un altro nodo nel livello successivo.
Il segnale fluisce da sinistra a destra e l'output finale viene calcolato ripetendo questa procedura per ciascun nodo, completando la struttura della rete neurale. L'apprendimento dei pesi associati a tutti gli archi è ciò che comporta l'addestramento di questa rete neurale profonda.
L'architettura della rete neurale artificiale. Fonte: http://scientiairanica.sharif.edu/article_4520_0ed0cd925b330c8798c33c951127b09e.pdf
La Figura 2 mostra un tipico neurone artificiale così come la modellazione di una rete neurale multilivello. In questa figura, il flusso del segnale dagli input x1,...,xn è considerato unidirezionale, come indicato dalle frecce, così come il flusso del segnale dall'output di un neurone (O).
Un neurone di una rete neurale artificiale (ANN). Fonte: http://scientiairanica.sharif.edu/article_4520_0ed0cd925b330c8798c33c951127b09e.pdf
L'algoritmo di backpropagation
Nelle ANN feed forward, viene utilizzato l'algoritmo di backpropagation. Significa che i neuroni artificiali sono organizzati in livelli e inviano segnali "in avanti", con gli errori che si propagano all'indietro. I neuroni nel livello di input forniscono input alla rete e i neuroni nel livello di output forniscono output alla rete.
Potrebbero esserci uno o più livelli intermedi nascosti. L'algoritmo di backpropagation impiega l'apprendimento supervisionato, il che significa che forniamo all'algoritmo esempi degli input e degli output che vogliamo che la rete calcoli, e viene calcolato l'errore (la differenza tra risultati effettivi e attesi).
L'algoritmo di backpropagation è progettato per ridurre questo errore finché la ANN non apprende i dati di addestramento.
La funzione sigmoidale è la funzione di output più comune. Per numeri positivi grandi, la funzione sigmoidale è molto vicina a uno, 0,5 a zero, e molto vicina a zero per numeri negativi grandi. Ciò consente una transizione graduale tra l'output basso e alto del neurone (vicino a zero o vicino a uno).
L'algoritmo di backpropagation ora calcola la relazione dell'errore con l'output, gli input e i pesi. Una volta determinato questo, possiamo usare il metodo della discesa del gradiente per regolare i pesi.
Funzioni di attivazione più comuni. Fonte: Wikipedia
Per rappresentare caratteristiche più complesse e "leggere" modelli sempre più complessi per la previsione e la classificazione dei dati basate su migliaia o persino milioni di caratteristiche, i sistemi ANN dovevano evolversi per diventare reti neurali di intelligenza artificiale.
Il deep learning è un sottocampo del machine learning che si concentra sull'apprendimento di "strati" successivi di rappresentazioni sempre più significative dai dati.
Le reti neurali artificiali si presentano in una varietà di forme. Le reti sono costruite utilizzando un insieme di parametri e operazioni matematiche che determinano l'output.
Tipi principali di reti neurali artificiali
Una ANN è un sistema di elaborazione dei dati composto da un gran numero di elementi di elaborazione semplici e altamente interconnessi (neuroni artificiali) in un'architettura ispirata alla struttura della corteccia cerebrale del cervello.
Esistono vari tipi di architettura di rete neurale. Esaminiamo da vicino quelli più comunemente utilizzati:
1. Reti neurali feed forward
Il tipo più basilare di rete neurale è chiamato reti neurali feed forward (FNN). Queste FNNsinviano i dati in una sola direzione, attraverso vari nodi di input, finché non raggiungono il nodo di output. La rete può avere o meno strati di nodi nascosti, il che rende il suo funzionamento più comprensibile. È configurata per gestire molto rumore.
I dati entrano in questo tipo di rete neurale attraverso nodi di input ed escono attraverso nodi di output, e può avere strati nascosti. In questa rete neurale viene utilizzata la funzione di attivazione classificante. È richiesta solo l'onda propagata in avanti. La retropropagazione non è consentita.
Le reti neurali feed forward sono al centro di attività come la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Una rete neurale feed forward è piuttosto semplice ed estremamente vantaggiosa per alcune applicazioni di machine learning grazie alla sua architettura semplificata.
2. Reti neurali convoluzionali
Esempio di rete neurale convoluzionale. Fonte: https://studentsxstudents.com/training-a-convolutional-neural-network-cnn-on-cifar-10-dataset-cde439b67bf3
Una rete neurale convoluzionale (CNN o ConvNet) è il tipo più comune di rete neurale profonda. Una CNN stratifica le caratteristiche apprese con i dati di input, rendendo l'architettura adatta a elaborare dati 2D, come le immagini. Le CNN eliminano la necessità di estrazione manuale delle caratteristiche, quindi non devi identificare le caratteristiche di classificazione delle immagini.
La CNN estrae le caratteristiche direttamente dalle immagini. Le caratteristiche rilevanti non sono pre-addestrate. Vengono invece apprese mentre la rete si addestra su un insieme di immagini.
Ci sono alcune ragioni significative per cui le reti neurali convoluzionali sono preferite rispetto ad altri modelli di rete neurale. Per cominciare, la CNN utilizza un concetto di condivisione dei pesi, che riduce il numero di parametri che devono essere addestrati, con conseguente miglioramento della generalizzazione. Poiché ci sono meno parametri, le CNN possono essere addestrate facilmente e senza overfitting. Inoltre, con le CNN, la fase di classificazione è combinata con la fase di estrazione delle caratteristiche, ed entrambe le fasi impiegano il processo di apprendimento. Inoltre, implementare reti di grandi dimensioni utilizzando modelli generali di ANN è molto più difficile che implementarle utilizzando la CNN.
Le CNN sono ampiamente utilizzate in una varietà di ambiti grazie alle loro prestazioni eccezionali, tra cui classificazione delle immagini, rilevamento di oggetti, rilevamento dei volti, riconoscimento vocale e riconoscimento automobilistico in tempo reale.
3. Reti neurali ricorrenti
Un diagramma che mostra un'architettura di rete neurale ricorrente. Fonte: https://www.cs.toronto.edu/~tingwuwang/rnn_tutorial.pdf
Le reti neurali ricorrenti, proprio come le FNN, hanno livelli nascosti con una connessione aggiuntiva auto-ciclica che consente ai livelli nascosti in un determinato istante temporale di essere utilizzati come input per l'istante temporale successivo. Ogni nodo in un modello di rete neurale agisce come una cella di memoria. Elaborando le informazioni che ricevono, queste celle lavorano per garantire un calcolo e un'implementazione intelligenti. La capacità di questo modello di raccogliere e riutilizzare tutti i dati elaborati lo rende unico.
Uno dei componenti essenziali di una rete neurale ricorrente è un robusto ciclo di feedback. Con le reti neurali ricorrenti, le tecniche di rete neurale sono in grado di "auto-apprendere" dai propri errori. Quando i dati vengono eseguiti attraverso l'algoritmo una seconda volta dopo una previsione errata, il sistema tenta di effettuare la previsione corretta tenendo conto del feedback.
Le reti neurali ricorrenti sono frequentemente impiegate in applicazioni come text-to-speech, previsione delle vendite e previsione del mercato azionario.
Ma il modello Vanilla RNN presenta un grave difetto, noto come problema del gradiente evanescente, che gli impedisce di essere accurato. Ciò significa che la rete ha difficoltà a ricordare le parole più avanti nella sequenza e, invece, basa le proprie previsioni solo su quelle più recenti.
Per affrontare questo problema, sono stati introdotti modelli successori come LSTM e GRU. Queste reti superano le RNN tradizionali perché possono mantenere interrelazioni a lungo termine nonché dinamiche non lineari nel caso di un set di dati di input di serie temporali. In questi modelli, i gradienti fluiscono invariati, evitando così il problema dei gradienti evanescenti.
Vantaggi dell'utilizzo delle ANN
Diamo un rapido sguardo ai tre principali vantaggi delle reti neurali artificiali:
Capacità di elaborazione parallela: Una rete neurale artificiale ha la forza numerica per eseguire più attività contemporaneamente.
Ampie applicazioni: Poiché qualsiasi rete neurale è progettata per far funzionare le macchine come gli esseri umani, presenta diversi vantaggi rispetto ai sostituti umani e un'ampia gamma di applicazioni. La tecnologia offre benefici per i campi della medicina, dell'ingegneria, dell'estrazione mineraria, dell'agricoltura, ecc..
Nessuna perdita di dati: Poiché l'input è memorizzato nelle proprie reti anziché in un database, la perdita di dati non ha alcun effetto sul suo funzionamento.
Sfide dell'utilizzo delle ANN
Il problema della scalabilità, del testing, della verifica e dell'integrazione dei sistemi di reti neurali negli ambienti moderni è oggi una questione importante. Quando applicati a problemi più grandi, i programmi di reti neurali possono diventare instabili. Il testing e la verifica sono fonte di preoccupazione per settori sensibili come la difesa, il nucleare e la ricerca spaziale.
Una ANN non può essere selezionata, sviluppata, addestrata o verificata utilizzando una metodologia strutturata. È noto che la qualità della soluzione di una ANN dipende dalla dimensione del set di addestramento, dal numero di livelli e dal numero di neuroni in ciascun livello.
Molte persone ritengono che l'output sarebbe più accurato quando ci sono più dati nel set di addestramento. Tuttavia, non è vero. Un set di addestramento troppo piccolo impedirà alla rete di apprendere pattern generalizzati dagli input, mentre uno troppo grande farà disgregare i pattern generalizzati e renderà la rete suscettibile al rumore di input.
Un modello di rete neurale è spesso chiamato una "scatola nera definitiva". La mancanza di spiegazione dietro le soluzioni di probing è uno svantaggio significativo: c'è l'incapacità di spiegare perché o come la soluzione generi sfiducia nella rete. È a causa di questo problema che alcuni settori, in particolare la comunità medica, evitano di utilizzare un modello di rete neurale.
Applicazione delle ANN nel Machine Learning
Oggi, le reti neurali sono utilizzate in un'ampia gamma di applicazioni in molteplici settori, sfruttando la potenza del machine learning. Il loro utilizzo nelle aziende ha registrato una crescita netta del 270% negli ultimi anni. Ecco alcune aree in cui le reti neurali sono estremamente efficaci.
Riconoscimento vocale: Le reti neurali artificiali sono ormai utilizzate abitualmente nella tecnologia di riconoscimento vocale. In precedenza, nella tecnologia di riconoscimento vocale venivano utilizzati modelli statistici, come il modello di Markov nascosto.
Riconoscimento delle immagini: Questa applicazione rientra nella categoria più ampia del riconoscimento di pattern. Molte reti neurali sono state sviluppate per riconoscere caratteri scritti a mano, siano essi lettere o cifre. Con numerose altre applicazioni, tra cui il riconoscimento facciale nei social media e l’elaborazione di immagini satellitari, il riconoscimento delle immagini è un settore in rapida espansione.
Classificazione del testo: Molte applicazioni, tra cui la ricerca web, il filtraggio delle informazioni, l’identificazione della lingua, i test di leggibilità e l’analisi del sentiment, dipendono dalla classificazione del testo.
Previsione: Una rete neurale può prevedere risultati esaminando le tendenze storiche. Le reti neurali sono utilizzate abitualmente in applicazioni nei settori bancario, dei mercati azionari e delle previsioni meteorologiche. In quest’area sono in corso ulteriori ricerche.
Social media: Le reti neurali sono comunemente utilizzate per analizzare il comportamento degli utenti. Enormi quantità di contenuti generati dagli utenti possono essere elaborate e analizzate da una rete neurale. Ogni tocco che un utente effettua all’interno di un’app è destinato a produrre informazioni preziose. Utilizzando quei dati, vengono quindi inviati annunci pubblicitari mirati in base all’attività, alle preferenze e al comportamento d’acquisto dell’utente.
Conclusione sull’apprendimento automatico delle ANN
La capacità delle reti neurali di esaminare un’ampia gamma di relazioni consente agli utenti di modellare rapidamente fenomeni che altrimenti sarebbero difficili, se non impossibili, da comprendere.
Gestire vettori di embedding massicci generati da reti neurali profonde e altri modelli di apprendimento automatico è fondamentale. Questi dati ad alta dimensionalità rendono il processo di calcolo estremamente lento se viene utilizzato un database tradizionale. Pertanto, possono essere archiviati in un database vettoriale.
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