Che cos'è una rete neurale adattiva?
Una rete neurale adattiva è un sistema che elabora le informazioni e apporta modifiche alla rete quando necessario. Tali reti possono essere trovate in sistemi informatici o in forme di vita organiche. Sono utilizzati per interpretare grandi quantità di informazioni complesse e sono la base della moderna tecnologia di intelligenza artificiale.
Una rete neurale adattiva creata dall'uomo, chiamata anche rete neurale artificiale, è modellata sulle reti neurali presenti naturalmente nel cervello di esseri umani e animali. Funzionano utilizzando una serie di sensori per la raccolta di informazioni - i neuroni - che sono interpretati da un'unità centrale di elaborazione. Queste connessioni possono alterare e cambiare il modo in cui interagiscono con l'unità centrale di elaborazione in base alla propria valutazione di come svolgere in modo più efficiente le loro funzioni.
Esistono due modi principali in cui una rete neurale adattiva "impara": l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato. L'apprendimento supervisionato richiede una controparte umana che istruisce la rete su come interpretare e interagire con vari input. Lo scopo di questo stile di apprendimento è garantire che non vi siano errori nei metodi che la rete neurale adattiva utilizza per elaborare le informazioni e rafforzare le azioni desiderate della rete.
L'apprendimento non supervisionato si basa sull'unità centrale di elaborazione che interagisce con il suo ambiente e prende le proprie decisioni su come dovrebbe funzionare in base alla sua programmazione originale. Per fare ciò organizza e riorganizza le informazioni che riceve e fa previsioni su quali potrebbero essere i risultati della modifica di questi dati. Una rete può imparare online o offline. L'apprendimento online significa che la rete apprende mentre esegue anche attività. L'apprendimento offline richiede che la rete apprenda separatamente dalla recitazione.
Attualmente ci sono quattro compiti principali che vengono eseguiti da reti neurali adattive. Si occupano tutti di elaborare e interpretare schemi. Innanzitutto, esiste un cluster, in cui la rete esamina una serie di pattern e raggruppa i pattern correlati in cluster.
Un secondo compito che può svolgere una rete neurale adattiva è riconoscere e interpretare un modello, come parole scritte o parlate. Nel fare ciò, può tentare di comprendere schemi completamente sconosciuti in base alla sua comprensione degli schemi correlati. Fornire una stima del valore di una funzione è il terzo compito principale ed è spesso utilizzato in ambito scientifico o ingegneristico. Il quarto compito principale che può svolgere una rete neurale adattiva è fare previsioni su ciò che accadrà in futuro se vengono apportate modifiche a determinati modelli di dati.
Una rete neurale artificiale è una forma di intelligenza artificiale e i suoi usi più moderni implicano una tecnologia robotica avanzata. È più comunemente usato dagli analisti di dati, poiché i loro lavori si occupano dell'interpretazione e dell'ordinamento attraverso grandi quantità di informazioni. Una rete neurale artificiale può aiutare un analista a organizzare i suoi dati, condurre ricerche e testare possibili modifiche ai prodotti e ai servizi della sua azienda. Man mano che la tecnologia diventa più avanzata, le applicazioni delle reti neurali diventeranno più comuni.