Una rete neurale è un modello computazionale ispirato al funzionamento del cervello umano, utilizzato principalmente nell’intelligenza artificiale per riconoscere schemi, prendere decisioni e risolvere problemi complessi.

Componenti principali di una rete neurale artificiale

1. Neuroni artificiali (nodi): unità base della rete, simili ai neuroni biologici.
2. Pesi sinaptici: numeri che regolano la forza delle connessioni tra i neuroni.
3. Funzione di attivazione: determina se un neurone deve attivarsi in base agli input ricevuti.
4. Strati:
   • Strato di input: riceve i dati in ingresso.
   • Strati nascosti: elaborano i dati attraverso connessioni ponderate.
   • Strato di output: fornisce il risultato finale.

Come funziona?

1. I dati di input vengono trasmessi attraverso la rete.
2. Ogni neurone elabora l’input moltiplicandolo per i pesi e applicando una funzione di attivazione.
3. L’informazione viene propagata attraverso gli strati fino allo strato di output.
4. La rete viene addestrata utilizzando algoritmi come il backpropagation, che regola i pesi per migliorare l’accuratezza.

Tipologie di reti neurali

• Feedforward Neural Network (FNN): l’informazione scorre in un’unica direzione, senza cicli.
• Convolutional Neural Network (CNN): usata per immagini, sfrutta strati convolutivi per estrarre caratteristiche.
• Recurrent Neural Network (RNN): include connessioni ricorrenti per elaborare dati sequenziali (testo, voce).
• Transformer: usato in NLP (es. ChatGPT), permette elaborazioni più efficienti su grandi quantità di dati.

Le reti neurali sono alla base di molte applicazioni avanzate di IA, come il riconoscimento facciale, la traduzione automatica e la guida autonoma.