Una rete neurale adattiva è un sistema che elabora le informazioni e apporta modifiche alla rete quando necessario. Tali reti possono essere trovate nei sistemi informatici o nelle forme di vita organiche. Sono utilizzati per interpretare grandi quantità di informazioni complesse e sono alla base della moderna tecnologia di intelligenza artificiale.
Una rete neurale adattativa creata dall’uomo, chiamata anche rete neurale artificiale, è modellata sulle reti neurali naturali nel cervello di esseri umani e animali. Funzionano utilizzando una serie di sensori di raccolta delle informazioni, i neuroni, che vengono interpretati da un’unità di elaborazione centrale. Queste connessioni possono alterare e modificare il modo in cui interagiscono con l’unità centrale di elaborazione in base alla propria valutazione di come svolgere nel modo più efficiente le proprie funzioni.
Ci sono due modi principali in cui una rete neurale adattiva “apprende”: apprendimento supervisionato e apprendimento non supervisionato. L’apprendimento supervisionato richiede una controparte umana che istruisce la rete su come interpretare e interagire con i vari input. Lo scopo di questo stile di apprendimento è garantire che non vi siano errori nei metodi utilizzati dalla rete neurale adattiva per elaborare le informazioni e rafforzare le azioni desiderate della rete.
L’apprendimento non supervisionato si basa sull’interazione dell’unità di elaborazione centrale con il suo ambiente e che 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 apprendere online o offline. L’apprendimento online significa che la rete apprende mentre esegue anche le attività. L’apprendimento offline richiede che la rete impari separatamente dalla recitazione.
Attualmente ci sono quattro compiti principali che vengono eseguiti dalle reti neurali adattive. Tutti si occupano di elaborazione e interpretazione di modelli. Innanzitutto, c’è il clustering, in cui la rete esamina una serie di modelli e raggruppa i modelli correlati in cluster.
Un secondo compito che una rete neurale adattiva può svolgere è riconoscere e interpretare uno schema, come le parole scritte o pronunciate. In tal modo, può tentare di comprendere modelli completamente sconosciuti in base alla sua comprensione di modelli 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 una rete neurale adattiva può svolgere è fare previsioni su ciò che accadrà in futuro se verranno apportate modifiche a determinati modelli di dati.
Una rete neurale artificiale è una forma di intelligenza artificiale e i suoi usi più moderni coinvolgono la tecnologia robotica avanzata. È più comunemente utilizzato dagli analisti di dati, poiché il loro lavoro riguarda l’interpretazione e l’ordinamento di 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.