Al di là delle ampie applicazioni, ecco alcuni esempi specifici di reti neurali in azione:

• Riconoscimento della scrittura: la digitalizzazione di documenti scritti a mano o l'automazione dello smistamento della posta traggono vantaggio dalla capacità delle reti neurali di riconoscere i caratteri scritti a mano.

• Riconoscimento facciale: i sistemi di sicurezza, i tag sui social media e la pubblicità personalizzata utilizzano la potenza delle reti neurali per il riconoscimento facciale.

• Analisi delle immagini mediche: il rilevamento di anomalie nelle immagini mediche come i raggi X e le scansioni MRI è reso possibile attraverso le reti neurali, che aiutano la diagnosi delle malattie e la pianificazione del trattamento.

Classifichiamo le reti neurali in base alla loro architettura, ai metodi di addestramento e agli usi. I tipi comuni includono:

• Reti neurali feedforward (Feedforward Neural Networks): questo tipo di base elabora i dati in modo lineare dall'input all'output, senza cicli. Sono comunemente usate per attività semplici come la classificazione e la regressione.
• Reti neurali ricorrenti (RNN, Recurrent Neural Networks): progettate per dati sequenziali come serie temporali o linguaggio naturale, le RNN utilizzano un ciclo di feedback per conservare la memoria degli input precedenti, rendendole adatte per dati con una componente temporale.
• Reti neurali convoluzionali (CNN, Convolutional Neural Networks): progettate specificatamente per attività relative alle immagini, le CNN estraggono caratteristiche dalle immagini utilizzando un livello convoluzionale, che identifica modelli come bordi e forme.
• Reti avversarie generative (GAN, Generative Adversarial Networks): composte da un generatore e un discriminatore, le GAN mettono questi due componenti l'uno contro l'altro. Il generatore crea dati mentre il discriminatore ne valuta l'autenticità. Questo processo contraddittorio fa sì che il generatore produca dati sempre più realistici, spesso utilizzati per generare immagini, video e audio.

Le reti neurali stanno diventando uno strumento essenziale per molte aziende e organizzazioni.

Ecco alcuni motivi per cui sono così importanti:

• Automazione: l'automazione delle attività precedentemente eseguite dagli esseri umani, come il servizio clienti, l'analisi dei dati e l'elaborazione delle immagini, può essere assistita dalle reti neurali. Ciò può far risparmiare tempo e denaro alle aziende.
• Processo decisionale migliorato: le aziende possono prendere decisioni migliori fornendo approfondimenti che sarebbe difficile o impossibile ottenere utilizzando i metodi tradizionali.
• Maggiore efficienza: i processi aziendali possono essere migliorati automatizzando le attività, riducendo gli errori e migliorando il processo decisionale.
• Nuovi prodotti e servizi: le aziende possono creare nuovi prodotti e servizi che non sarebbero possibili senza l'AI.

Le reti neurali possono essere utilizzate in un'ampia gamma di applicazioni, tra cui:

L’identificazione degli oggetti nelle immagini trova impiego nelle auto a guida autonoma, nelle piattaforme di social media e nelle diagnosi mediche.

La traduzione automatica, il riassunto del testo e l'analisi del sentiment sono resi possibili grazie alle reti neurali, che alimentano strumenti come Google Traduttore e i chatbot.

Le reti neurali possono aiutare le istituzioni finanziarie analizzando i dati finanziari storici e identificando tendenze e modelli che possono essere utilizzati per aiutare a prendere decisioni di investimento. Possono anche essere utilizzati per la gestione del rischio, il rilevamento delle frodi e l'ottimizzazione del portafoglio.

Con l’aiuto delle reti neurali, è possibile diagnosticare malattie e prevedere gli esiti dei pazienti utilizzando dati medici per identificare modelli associati a malattie specifiche. Ciò può aiutare i medici a fare diagnosi più accurate e a sviluppare piani di trattamento personalizzati.

I movimenti dei robot possono essere controllati e addestrati per eseguire compiti complessi, come assemblaggio, saldatura e chirurgia. Le reti neurali possono essere utilizzate anche per gestire i comandi dei robot e nella pianificazione di percorsi.

Il potenziamento dei sistemi di visione nelle auto a guida autonoma può essere effettuata identificando oggetti come pedoni, semafori e altri veicoli e quindi prendendo decisioni su come guidare in sicurezza. Le reti neurali possono anche aiutare con attività come il mantenimento della corsia, il controllo della velocità adattivo e la prevenzione delle collisioni.

Il rilevamento delle transazioni fraudolente può essere effettuato analizzando i dati delle transazioni con carta di credito, in cui queste reti identificano modelli associati alla frode. Ciò può aiutare le banche e altri istituti finanziari a prevenire attività fraudolente.

Il filtraggio delle email di spam può essere effettuato analizzando il contenuto delle email, dove le reti neurali possono aiutare a identificare i modelli associati allo spam. Ciò può aiutare gli utenti a evitare di ricevere email indesiderate.

Esistono diversi vantaggi che le reti neurali hanno rispetto agli algoritmi informatici tradizionali, tra cui:

• Adattabilità: le reti neurali possono apprendere e adattarsi ai nuovi dati, rendendole più flessibili e robuste rispetto agli algoritmi tradizionali.
• Non linearità: è possibile apprendere complesse relazioni non lineari nei dati, cosa con cui gli algoritmi tradizionali hanno difficoltà.
• Elaborazione parallela: le reti neurali possono essere eseguite in contemporanea, il che significa che possono essere eseguite su più processori contemporaneamente, rendendole più veloci ed efficienti.
• Tolleranza agli errori: tollerano il rumore e i dati mancanti, il che le rende più affidabili rispetto agli algoritmi tradizionali.
• Generalizzazione: possono applicare la generalizzazione a nuovi dati su cui non sono state addestrate, diventando più versatili rispetto agli algoritmi tradizionali.

Il deep learning è una tecnica potente nell'ambito del machine learning che utilizza reti neurali con più livelli. Queste reti più profonde eccellono nell’identificare modelli complessi all’interno di vasti set di dati, rivoluzionando aree come l’elaborazione delle immagini e del linguaggio.

Ad esempio, il deep learning consente alle auto a guida autonoma di rilevare oggetti sulla strada, consente ai modelli linguistici di generare testo simile a quelli creati dalle persone, alimenta sistemi di consigli che suggeriscono contenuti personalizzati e aiuta nelle diagnosi mediche attraverso l'analisi delle immagini.

La distinzione chiave tra le reti neurali tradizionali e il deep learning risiede nella loro profondità, con le reti di deep learning che incorporano molti più livelli. Questa maggiore profondità consente loro di affrontare problemi complessi ed elaborare grandi quantità di dati che travolgerebbero le reti più semplici.