{"id":20000,"date":"2022-11-03T11:43:12","date_gmt":"2022-11-03T09:43:12","guid":{"rendered":"http:\/\/pragmaetimos.com\/it\/?p=20000"},"modified":"2024-04-30T12:16:16","modified_gmt":"2024-04-30T10:16:16","slug":"modelli-neurali-artificiali","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/pragmaetimos.com\/it\/modelli-neurali-artificiali\/","title":{"rendered":"Le reti neurali artificiali che imitano il cervello umano: la Neural Model Mining"},"content":{"rendered":"

[et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”section” _builder_version=”4.20.0″ background_color=”#000219″ global_colors_info=”{}”][et_pb_row admin_label=”row” _builder_version=”4.18.1″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.18.1″ _module_preset=”default” header_2_font=”|||||on|||” header_3_font=”|||||on|||” header_2_font_size_tablet=”” header_2_font_size_phone=”27px” header_2_font_size_last_edited=”on|phone” header_3_font_size_tablet=”” header_3_font_size_phone=”22px” header_3_font_size_last_edited=”on|phone” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n

La Neural Model Mining (NMM) <\/strong>\u00e8 basata su modelli matematico-informatici che si ispirano al funzionamento delle reti neurali biologiche. I neuroni artificiali, attraverso processi di calcolo, creano interconnessioni di informazioni simulando lo stesso meccanismo di apprendimento del cervello umano.<\/p>\n

Il Deep learning, una tecnica di Machine Learning che implementa proprio le reti neurali artificiali, ha permesso di raggiungere risultati sorprendenti nell\u2019elaborazione del linguaggio naturale<\/strong>, nel riconoscimento audio<\/strong>, video e biometrico.<\/p>\n

Lo studio e la ricerca costante nel campo della Neural Model Mining \u00e8 il propulsore innovativo di Pragma Etimos<\/strong>: un passaggio imprescindibile per sviluppare soluzioni concrete, estrapolando da qualsiasi dato informazioni che si trasformino in valore<\/strong>.<\/strong><\/p>\n

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Come funzionano le reti neurali?<\/strong><\/h2>\n

La rete neurale del cervello umano si presenta come un sistema adattivo in grado di modificare le sue interconnessioni grazie a stimoli provenienti sia da dati esterni sia da informazioni interne.<\/p>\n

I modelli artificiali<\/strong>, esattamente come la rete neurale biologica, hanno una struttura non-lineare e funzionano come strumenti di modellazione: ricevono segnali esterni su uno strato di nodi,<\/strong> detti \u201cnodi d\u2019ingresso\u201d, collegato a tutti gli altri e organizzati a pi\u00f9 livelli in modo che ognuno possa elaborare le informazioni ricevute trasmettendo ai nodi successivi il risultato delle proprie elaborazioni.<\/p>\n

In genere, la rete neurale<\/strong> \u00e8 formata da tre strati con funzioni diverse, tuttavia il processo di apprendimento pu\u00f2 coinvolgere migliaia di neuroni e decine di migliaia di connessioni:<\/p>\n

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  1. strato degli ingressi (I \u2013 Input<\/strong>): ha il compito di ricevere ed elaborare i segnali in ingresso adattandoli alle richieste dei neuroni della rete;<\/li>\n
  2. strato H \u2013 Hidden (strato nascosto<\/strong>): ha la funzione di elaborare il vero e proprio processo di apprendimento;<\/li>\n
  3. strato di uscita (O \u2013 Output)<\/strong>: in quest\u2019ultimo livello vengono raccolti i risultati dello strato H per poi essere riadattati alle richieste del nodo immediatamente successivo della rete<\/li>\n<\/ol>\n

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    Come funziona il processo di apprendimento automatico?<\/strong><\/h2>\n

    L\u2019apprendimento automatico e adattivo \u00e8 la chiave della Neural Model Mining<\/strong> e affinch\u00e9 questo processo risulti performante \u00e8 necessario \u201cprogrammare<\/strong>\u201d le reti neurali artificiali per far in modo che sappiano come comportarsi nel momento in cui andr\u00e0 risolto un problema, come per esempio il riconoscimento di un essere umano dall\u2019analisi delle immagini.<\/p>\n

    I modelli in uso sono:<\/p>\n