Con una rete neurale artificiale ci si pone come obiettivo quello di andare a simulare il funzionamento delle reti biologiche all’interno di un sistema informatico. I nodi che compongono una rete neurale artificiale sono suddivisi in tre macro-categorie.
Abbiamo i nodi appartenenti alla categoria delle unità di ingresso (Input); i nodi appartenenti alle unità di uscita (Output); infine i nodi delle unità nascoste (Hidden). Ognuna di queste unità svolge un compito molto semplice: attivarsi nel caso in cui la quantità totale di segnale che riceve (sia da un’altra unità sia dal mondo esterno) supera una certa soglia di attivazione. In questo caso emette a sua volta un segnale attraverso dei canali di comunicazione fino a raggiungere le altre unità cui è connessa.
Ogni nodo è caratterizzato da un valore numerico detto peso, l’output di questo neurone è dato dal valore in input moltiplicato per il peso. Successivamente viene applicata una funzione di attivazione. Durante il training della rete neurale l’obiettivo è quello di trovare i pesi ottimali.
Il primo problema da risolvere quando si vogliono utilizzare le reti neurali è quella dei dati, infatti per funzionare hanno bisogno di un numero elevato di dati. I dati vengono suddivisi in 3 sottocategorie: train, valid, test. I primi sono utilizzati per allenare la rete, i dati di valid sono utilizzati per settare i migliori parametri , come il numero di neuroni per il livello nascosto. I dati test vengono utilizzati per verificare come il sistema si comporta (accuratezza, Errore medio,ecc). Quali applicazioni sono possibili, quindi, per una rete neurale artificiale? Ad esempio, può essere utilizzata in campo economico per predire l’andamento di un indice borsistico o di un singolo titolo quotato in borsa; oppure può essere utilizzata per riconoscere volti o altre parti del corpo all’interno di una grande database fotografico: un compito arduo e lungo da svolgere per un solo computer, ma che può essere svolto da una rete neurale artificiale in un tempo relativamente breve. Vale la pena di sottolineare che la bontà e la precisione dei dati ottenuti in tali casi sono strettamente legate alla quantità e alla qualità dei dati di input che verranno forniti al sistema informativo.
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