La Neural Model Mining (NMM) è basata su modelli matematico-informatici che si ispirano al funzionamento delle reti neurali biologiche. I neuroni artificiali, attraverso processi di calcolo, creano interconnessioni di informazioni simulando lo stesso meccanismo di apprendimento del cervello umano.

Il Deep learning, una tecnica di Machine Learning che implementa proprio le reti neurali artificiali, ha permesso di raggiungere risultati sorprendenti nell’elaborazione del linguaggio naturale, nel riconoscimento audio, video e biometrico.

Lo studio e la ricerca costante nel campo della Neural Model Mining è il propulsore innovativo di Pragma Etimos: un passaggio imprescindibile per sviluppare soluzioni concrete, estrapolando da qualsiasi dato informazioni che si trasformino in valore.

Come funzionano le reti neurali?

La rete neurale del cervello umano si presenta come un sistema adattivo in grado di modificare le sue interconnessioni grazie a stimoli provenienti sia da dati esterni sia da informazioni interne.

I modelli artificiali, esattamente come la rete neurale biologica, hanno una struttura non-lineare e funzionano come strumenti di modellazione: ricevono segnali esterni su uno strato di nodi, detti “nodi d’ingresso”, collegato a tutti gli altri e organizzati a più livelli in modo che ognuno possa elaborare le informazioni ricevute trasmettendo ai nodi successivi il risultato delle proprie elaborazioni.

In genere, la rete neurale è formata da tre strati con funzioni diverse, tuttavia il processo di apprendimento può coinvolgere migliaia di neuroni e decine di migliaia di connessioni:

  1. strato degli ingressi (I – Input): ha il compito di ricevere ed elaborare i segnali in ingresso adattandoli alle richieste dei neuroni della rete;
  2. strato H – Hidden (strato nascosto): ha la funzione di elaborare il vero e proprio processo di apprendimento;
  3. strato di uscita (O – Output): in quest’ultimo livello vengono raccolti i risultati dello strato H per poi essere riadattati alle richieste del nodo immediatamente successivo della rete

Come funziona il processo di apprendimento automatico?

L’apprendimento automatico e adattivo è la chiave della Neural Model Mining e affinché questo processo risulti performante è necessario “programmare” le reti neurali artificiali per far in modo che sappiano come comportarsi nel momento in cui andrà risolto un problema, come per esempio il riconoscimento di un essere umano dall’analisi delle immagini.

I modelli in uso sono:

  • apprendimento supervisionato (Supervised Learning): all’algoritmo vengono forniti un set di dati come input e informazioni relative ai risultati desiderati con l’obiettivo che la rete identifichi una regola generale che colleghi i dati in ingresso con quelli in uscita;
  • apprendimento non supervisionato (Unsupervised Learning): al sistema vengono forniti solo un set di dati senza indicazioni sul risultato desiderato con lo scopo di risalire a schemi nascosti e individuarne una struttura logica;
  • apprendimento per rinforzo: il sistema interagisce con un ambiente dinamico, da cui prende i dati di input, per raggiungere un obiettivo e ottenere una ricompensa. Durante il processo si presentano degli errori che verranno identificati come “punizioni”. L’apprendimento in questo modello si basa su una routine costituita da premi e punizioni;
  • apprendimento semi-supervisionato: un modello ibrido dove vengono forniti dati incompleti per l’apprendimento, alcuni di questi hanno il loro esempio di output (apprendimento supervisionato), altri invece ne sono privi (apprendimento non supervisionato). L’obiettivo, come negli altri modelli, è identificare regole e funzioni per la risoluzione di un problema

Per poter funzionare in maniera efficiente, le reti neurali necessitano di fasi di training molto lunghe e ricche di informazioni: maggiore sarà la qualità e quantità dei dati forniti più le prestazioni saranno elevate.

Differenza tra reti neurali e sistemi esperti

Sempre più spesso, i sistemi esperti vengono erroneamente associati alle reti neurali artificiali anche se tra i due ci sono profonde differenze funzionali.

I sistemi esperti sono applicazioni che rientrano nel campo dell’Intelligenza artificiale perché riproducono le prestazioni di un individuo esperto di un determinato dominio di conoscenza o campo di specializzazione. Nello specifico riescono a rispondere in modo dinamico alle domande degli utenti e li supportano nella risoluzione di un problema relativo ad una specifica conoscenza.

Mentre questi software intelligenti necessitano di intervento da parte di un esperto di settore che definisce regole e funzioni, le reti neurali riescono a dedurre schemi e logiche in maniera automatica tramite l’apprendimento. Inoltre, nel campo della NMM un ruolo chiave è giocato dalla cultura della conoscenza, essere in grado di trovare l’informazione necessaria grazie all’esperienza.

Una collaborazione tra sistemi esperti e modelli neurali è ancora in fase di studio.

Le soluzioni di Pragma Etimos

Pragma Etimos, studiando costantemente i modelli di reti neurali, offre soluzioni che permettono di estrapolare da qualsiasi tipologia di dato informazioni che si trasformino in valore.

Nel dettaglio:

  • Vulgaris; sviluppo di set di dati strutturati e classificati per costruire modelli neurali, collegamenti territoriali e analisi semantiche.
  • Effigies: sviluppo di software che attraverso tecnologie e algoritmi di apprendimento automatico sono in grado di individuare veicoli, targhe, oggetti di varia natura, colori, persone, animali ed estrarne varie informazioni.
  • Polyphonic: sviluppo di tools multi-livello che utilizzano algoritmi intelligenti per la definizione di “impronte vocali” e riconoscimento delle voci, indipendentemente dalla sorgente e qualità del file audio.

POTREBBE INTERESSARTI ANCHE…

Tecnologia- Transitive Intelligence

IL RITORNO “DELL’UMANO” NELLA TECNOLOGIA: L’ESPERIENZA DI PRAGMA ETIMOS

Pragma Etimos opera da anni nel campo della Data Intelligence.“La tecnica non tende a scopi, non mira al progresso dell’umano. Cosa vuole la tecnica? Vuole sé stessa, il proprio sviluppo. E perché questo? Perché è diventata la condizione universale per realizzare…

Leggi tutto

Artificial Intelligence vs Human Intelligence

CHE COLLEGAMENTO C’È TRA HUMAN INTELLIGENCE E ARTIFICIAL INTELLIGENCE?

Abbiamo creato l’Artificial Intelligence (AI). L’idea è di rendere le macchine in grado di simulare capacità tipicamente umane come il ragionamento, l’apprendimento, la pianificazione, per raggiungere determinati obiettivi. La domanda sorge spontanea: siamo riusciti…

Leggi tutto

Share This