Le reti neurali artificiali (o Artificial Neural Networks, ANN) sono modelli matematici, ispirati dal funzionamento del cervello umano.

Sono composte da un gran numero di nodi (chiamati neuroni artificiali) che sono interconnessi da pesi sinaptici.

Le reti neurali sono in grado di apprendere da dati di input attraverso un processo di adattamento dei pesi sinaptici che modifica la loro risposta alle diverse situazioni.

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Le reti neurali sono utilizzate in molte applicazioni, come: il riconoscimento di immagini, il riconoscimento del parlato, la classificazione di testo, la previsione di serie temporali e molti altri campi dell’Intelligenza Artificiale e del Machine Learning.

Che cos’è il Machine Learning?

Machine Learning è una sotto-disciplina dell’Intelligenza Artificiale (AI) che si concentra sull’uso di algoritmi e modelli computazionali per consentire ai sistemi di apprendere dai dati e migliorare le loro prestazioni su compiti specifici senza essere esplicitamente programmato.

In altre parole, il machine learning si basa sull’idea di fornire ai computer la capacità di apprendere da dati e di migliorare le loro prestazioni nel tempo attraverso l’esperienza.

Ci sono diversi tipi di algoritmi di machine learning, tra cui:

quelli supervisionati, non supervisionati, di apprendimento per rinforzo, e di apprendimento profondo, o deep learning.

Il machine learning è ampiamente utilizzato in una varietà di settori, tra cui la finanza, la sanità, l’industria manifatturiera, la sicurezza informatica e molti altri.

Ci sono molti tipi di architetture di reti neurali, tra cui le reti neurali feedforward, le reti neurali ricorrenti e le reti neurali convoluzionali.

Ognuna di queste architetture ha un’organizzazione specifica dei neuroni e dei pesi sinaptici, che le rende adatte per compiti diversi.