Reti neurali^{(Neural Networks)} e Deep Learning sono attualmente le due parole d'ordine che vengono utilizzate al giorno d'oggi con l'Intelligenza Artificiale^{(Artificial Intelligence)} . I recenti sviluppi nel mondo dell'intelligenza artificiale possono essere attribuiti a questi due in quanto hanno svolto un ruolo significativo nel miglioramento dell'intelligenza dell'IA.

Guardati intorno e troverai sempre più macchine intelligenti in giro. Grazie alle Reti Neurali^{(Neural Networks)} e al Deep Learning , i lavori e le capacità che un tempo erano considerati il ​​forte degli esseri umani vengono ora svolti dalle macchine. Oggi, le macchine non sono più fatte per mangiare algoritmi più complessi, ma vengono alimentate per svilupparsi in un sistema autonomo di autoapprendimento in grado di rivoluzionare molti settori industriali.

Le reti neurali^{(Neural Networks)} e l' apprendimento profondo^{(Deep Learning )} hanno conferito un enorme successo ai ricercatori in attività come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale, la ricerca di relazioni più profonde in un set di dati. Aiutate dalla disponibilità di enormi quantità di dati e potenza di calcolo, le macchine possono riconoscere oggetti, tradurre il discorso, allenarsi a identificare schemi complessi, imparare a ideare strategie e fare piani di emergenza in tempo reale.

Quindi, come funziona esattamente? Sai che sia le Reti ^(Networks)Neutrali^(Neutral) che il Deep-Learning sono correlati, infatti, per comprendere il Deep learning, devi prima capire le Reti Neurali^{(Neural Networks)} ? Continua a leggere per saperne di più.

Cos'è una rete neurale

Una rete neurale^(Neural) è fondamentalmente un modello di programmazione o un insieme di algoritmi che consentono a un computer di apprendere dai dati osservativi. Una rete neurale^(Neural) è simile a un cervello umano, che funziona riconoscendo gli schemi. I dati sensoriali vengono interpretati utilizzando una percezione della macchina, etichettando o raggruppando input grezzi. I pattern riconosciuti sono numerici, racchiusi in vettori, nei quali vengono tradotti i dati quali immagini, suono, testo, ecc.

Think Neural Network! Think how a human brain function

Come accennato in precedenza, una rete neurale funziona proprio come un cervello umano; acquisisce tutta la conoscenza attraverso un processo di apprendimento. Successivamente, i pesi sinaptici immagazzinano la conoscenza acquisita. Durante il processo di apprendimento, i pesi sinaptici della rete vengono riformati per raggiungere l'obiettivo desiderato.

Proprio come il cervello umano, le reti neurali^{(Neural Networks)} funzionano come sistemi di elaborazione delle informazioni paralleli non lineari che eseguono rapidamente calcoli come il riconoscimento di schemi e la percezione. Di conseguenza, queste reti funzionano molto bene in aree come il riconoscimento vocale, audio e di immagini in cui gli input/segnali sono intrinsecamente non lineari.

In parole semplici, puoi ricordare la rete neurale come qualcosa che è in grado di immagazzinare conoscenza come un cervello umano e usarla per fare previsioni.^{(In simple words, you can remember Neural Network as something which is capable of stocking knowledge like a human brain and use it to make predictions.)}

Struttura delle reti neurali

(Credito immagine: Mathworks)

Le reti^(Networks) neurali comprendono tre livelli,

1. Livello di input,
2. Strato nascosto e
3. Livello di output.

Ogni livello è costituito da uno o più nodi, come mostrato nel diagramma sottostante da piccoli cerchi. Le linee tra i nodi indicano il flusso di informazioni da un nodo all'altro. L'informazione scorre dall'input all'output, cioè da sinistra a destra (in alcuni casi può essere da destra a sinistra o in entrambe le direzioni).

I nodi del livello di input sono passivi, nel senso che non modificano i dati. Ricevono un singolo valore sul loro input e duplicano il valore sui loro più output. Mentre^(Whereas) , i nodi del livello nascosto e di output sono attivi. In questo modo possono modificare i dati.

In una struttura interconnessa, ogni valore del livello di input viene duplicato e inviato a tutti i nodi nascosti. I valori che entrano in un nodo nascosto vengono moltiplicati per pesi, un insieme di numeri predeterminati memorizzati nel programma. Gli input ponderati vengono quindi aggiunti per produrre un unico numero. Le reti neurali possono avere un numero qualsiasi di livelli e un numero qualsiasi di nodi per livello. La maggior parte delle applicazioni utilizza la struttura a tre livelli con un massimo di poche centinaia di nodi di input

Esempio di rete neurale^{(Example of Neural Network)}

Considera una rete neurale che riconosce oggetti in un segnale sonar e ci sono 5000 campioni di segnale memorizzati nel PC. Il PC deve capire se questi campioni rappresentano un sottomarino, una balena, un iceberg, rocce marine o niente del tutto? I metodi DSP convenzionali affronterebbero^{(Conventional DSP)} questo problema con la matematica e gli algoritmi, come la correlazione e l'analisi dello spettro di frequenza.

Mentre con una rete neurale, i 5000 campioni verrebbero inviati al livello di input, con conseguente comparsa di valori dal livello di output. Selezionando i pesi appropriati, l'uscita può essere configurata per riportare un'ampia gamma di informazioni. Ad esempio, potrebbero esserci output per: sottomarino (sì/no), roccia marina (sì/no), balena (sì/no), ecc.

Con altri pesi, gli output possono classificare gli oggetti come metallici o non metallici, biologici o non biologici, nemici o alleati, ecc. Nessun algoritmo, nessuna regola, nessuna procedura; solo una relazione tra ingresso e uscita dettata dai valori dei pesi selezionati.

Ora, comprendiamo il concetto di Deep Learning.^{(Now, let’s understand the concept of Deep Learning.)}

Che cos'è un apprendimento profondo

Il deep learning è fondamentalmente un sottoinsieme delle reti neurali^{(Neural Networks)} ; forse puoi dire una rete neurale^{(Neural Network)} complessa con molti livelli nascosti al suo interno.

Tecnicamente parlando, l'apprendimento profondo^(Deep) può anche essere definito come un potente insieme di tecniche per l'apprendimento nelle reti neurali. Si riferisce a reti neurali artificiali ( ANN ) che sono composte da molti livelli, enormi set di dati, hardware potente per rendere possibile un modello di addestramento complicato. Contiene la classe di metodi e tecniche che impiegano reti neurali artificiali con più livelli di funzionalità sempre più ricche.

Struttura della rete di apprendimento profondo^{(Structure of Deep learning network)}

Le reti di apprendimento profondo^(Deep) utilizzano principalmente architetture di reti neurali e quindi sono spesso denominate reti neurali profonde. L'uso del lavoro "profondo" si riferisce al numero di livelli nascosti nella rete neurale. Una rete neurale convenzionale contiene tre livelli nascosti, mentre le reti profonde possono avere fino a 120-150.

Il Deep ^(Deep) Learning implica l'alimentazione di un sistema informatico di molti dati, che può utilizzare per prendere decisioni su altri dati. Questi dati vengono alimentati attraverso reti neurali, come nel caso dell'apprendimento automatico. Le reti di deep^(Deep) learning possono apprendere le funzionalità direttamente dai dati senza la necessità di estrarre manualmente le funzionalità.

Esempi di apprendimento profondo^{(Examples of Deep Learning)}

Il deep learning è attualmente utilizzato in quasi tutti i settori, da quello automobilistico^(Automobile) , aerospaziale^(Aerospace) e dell'automazione^(Automation) a quello medico^(Medical) . Ecco alcuni degli esempi.

• Google , Netflix e Amazon : Google lo utilizza nei suoi algoritmi di riconoscimento vocale e di immagini. Netflix e Amazon utilizzano anche il deep learning per decidere cosa guardare o acquistare dopo
• Guida senza conducente: i ricercatori stanno utilizzando reti di deep learning per rilevare automaticamente oggetti come segnali di stop e semafori. Il deep^(Deep) learning viene utilizzato anche per rilevare i pedoni, il che aiuta a ridurre gli incidenti.
• Aerospaziale e difesa: il deep learning viene utilizzato per identificare oggetti dai satelliti che individuano aree di interesse e identificare zone sicure o non sicure per le truppe.
• Grazie al Deep Learning , Facebook trova e tagga automaticamente gli amici nelle tue foto. Skype può tradurre le comunicazioni vocali in tempo reale e anche in modo abbastanza accurato.
• Ricerca medica: i ricercatori medici stanno utilizzando il deep learning per rilevare automaticamente le cellule tumorali
• Automazione industriale^{(Industrial Automation)} : il deep learning sta aiutando a migliorare la sicurezza dei lavoratori intorno a macchinari pesanti rilevando automaticamente quando persone o oggetti si trovano a una distanza non sicura dalle macchine.
• Elettronica: il deep learning viene utilizzato nell'udito automatizzato e nella traduzione vocale.

Leggi^(Read) : Che cos'è l'apprendimento automatico e il deep learning^{(Machine Learning and Deep Learning)} ?

Conclusione^(Conclusion)

Il concetto di reti neurali^{(Neural Networks)} non è nuovo e i ricercatori hanno riscontrato un discreto successo nell'ultimo decennio circa. Ma il vero punto di svolta è stata l'evoluzione delle reti neurali profonde .^(Deep)

Superando i tradizionali approcci di apprendimento automatico, ha dimostrato che le reti neurali profonde possono essere addestrate e sperimentate non solo da pochi ricercatori, ma ha lo scopo di essere adottato dalle multinazionali della tecnologia per ottenere innovazioni migliori nel prossimo futuro.

Thanks to Deep Learning and Neural Network, AI is not just doing the tasks, but it has started to think!

What is Deep Learning and Neural Network

Neural Networks and Deep Learning are currently the two hot buzzwords that are being used nowadays with Artificial Intelligence. The recent developments in the world of Artificial intelligence can be attributed to these two as they have played a significant role in improving the intelligence of AI.

Look around, and you will find more and more intelligent machines around. Thanks to Neural Networks and Deep Learning, jobs and capabilities that were once considered the forte of humans are now being performed by machines. Today, Machines are no longer made to eat more complex algorithms, but instead, they are fed to develop into an autonomous, self-teaching system capable of revolutionizing many industries all around.

Neural Networks and Deep Learning have lent enormous success to the researchers in tasks such as image recognition, speech recognition, finding deeper relations in a data sets. Aided by the availability of massive amounts of data and computational power, machines can recognize objects, translate speech, train themselves to identify complex patterns, learn how to devise strategies and make contingency plans in real-time.

So, how exactly does this work? Do you know that both Neutral Networks and Deep-Learning related, in fact, to understand Deep learning, you must first understand about Neural Networks? Read on to know more.

What is a Neural Network

A Neural network is basically a programming pattern or a set of algorithms that enables a computer to learn from the observational data. A Neural network is similar to a human brain, which works by recognizing the patterns. The sensory data is interpreted using a machine perception, labeling or clustering raw input. The patterns recognized are numerical, enclosed in vectors, into which the data such are images, sound, text, etc. are translated.

Think Neural Network! Think how a human brain function

As mentioned above, a neural network functions just like a human brain; it acquires all the knowledge through a learning process. After that, synaptic weights store the acquired knowledge. During the learning process, the synaptic weights of the network are reformed to achieve the desired objective.

Just like the human brain, Neural Networks work like non-linear parallel information-processing systems which rapidly perform computations such as pattern recognition and perception. As a result, these networks perform very well in areas like speech, audio and image recognition where the inputs/signals are inherently nonlinear.

In simple words, you can remember Neural Network as something which is capable of stocking knowledge like a human brain and use it to make predictions.

Structure of Neural Networks

(Image Credit: Mathworks)

Neural Networks comprises of three layers,

1. Input layer,
2. Hidden layer, and
3. Output layer.

Each layer consists of one or more nodes, as shown in the below diagram by small circles. The lines between the nodes indicate the flow of information from one node to the next. The information flows from the input to the output, i.e. from left to right (in some cases it may be from right to left or both ways).

The nodes of the input layer are passive, meaning they do not modify the data. They receive a single value on their input and duplicate the value to their multiple outputs. Whereas, the nodes of the hidden and output layer are active. Thus that can they modify the data.

In an interconnected structure, each value from the input layer is duplicated and sent to all of the hidden nodes. The values entering a hidden node are multiplied by weights, a set of predetermined numbers stored in the program. The weighted inputs are then added to produce a single number. Neural networks can have any number of layers, and any number of nodes per layer. Most applications use the three-layer structure with a maximum of a few hundred input nodes

Example of Neural Network

Consider a neural network recognizing objects in a sonar signal, and there are 5000 signal samples stored in the PC. The PC has to figure out if these samples represent a submarine, whale, iceberg, sea rocks, or nothing at all? Conventional DSP methods would approach this problem with mathematics and algorithms, such as correlation and frequency spectrum analysis.

While with a neural network, the 5000 samples would be fed to the input layer, resulting in values popping from the output layer. By selecting the proper weights, the output can be configured to report a wide range of information. For instance, there might be outputs for: submarine (yes/no), sea rock (yes/no), whale (yes/no), etc.

With other weights, the outputs can classify the objects as metal or non-metal, biological or non-biological, enemy or ally, etc. No algorithms, no rules, no procedures; only a relationship between the input and output dictated by the values of the weights selected.

Now, let’s understand the concept of Deep Learning.

What is a Deep Learning

Deep learning is basically a subset of Neural Networks; perhaps you can say a complex Neural Network with many hidden layers in it.

Technically speaking, Deep learning can also be defined as a powerful set of techniques for learning in neural networks. It refers to artificial neural networks (ANN) that are composed of many layers, massive data sets, powerful computer hardware to make complicated training model possible. It contains the class of methods and techniques that employ artificial neural networks with multiple layers of increasingly richer functionality.

Structure of Deep learning network

Deep learning networks mostly use neural network architectures and hence are often referred to as deep neural networks. Use of work “deep” refers to the number of hidden layers in the neural network. A conventional neural network contains three hidden layers, while deep networks can have as many as 120- 150.

Deep Learning involves feeding a computer system a lot of data, which it can use to make decisions about other data. This data is fed through neural networks, as is the case in machine learning. Deep learning networks can learn features directly from the data without the need for manual feature extraction.

Examples of Deep Learning

Deep learning is currently being utilized in almost every industry starting from Automobile, Aerospace, and Automation to Medical. Here are some of the examples.

• Google, Netflix, and Amazon: Google uses it in its voice and image recognition algorithms. Netflix and Amazon also use deep learning to decide what you want to watch or buy next
• Driving without a driver: Researchers are utilizing deep learning networks to automatically detect objects such as stop signs and traffic lights. Deep learning is also used to detect pedestrians, which helps decrease accidents.
• Aerospace and Defense: Deep learning is used to identify objects from satellites that locate areas of interest, and identify safe or unsafe zones for troops.
• Thanks to Deep Learning, Facebook automatically finds and tags friends in your photos. Skype can translate spoken communications in real-time and pretty accurately too.
• Medical Research: Medical researchers are using deep learning to automatically detect cancer cells
• Industrial Automation: Deep learning is helping to improve worker safety around heavy machinery by automatically detecting when people or objects are within an unsafe distance of machines.
• Electronics: Deep learning is being used in automated hearing and speech translation.

Read: What is Machine Learning and Deep Learning?

Conclusion

The concept of Neural Networks is not new, and researchers have met with moderate success in the last decade or so. But the real game-changer has been the evolution of Deep neural networks.

By out-performing the traditional machine learning approaches it has showcased that deep neural networks can be trained and trialed not just by few researchers, but it has the scope to be adopted by multinational technology companies to come with better innovations in the near future.

Thanks to Deep Learning and Neural Network, AI is not just doing the tasks, but it has started to think!

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