Le reti neurali sono state ampiamente utilizzate in diversi settori, come il riconoscimento vocale, la classificazione delle immagini, la previsione di serie temporali, tra gli altri. Questo perché sono in grado di apprendere modelli complessi dai dati grezzi, diventando più accurati man mano che vengono addestrati con più esempi.
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Immagina di avere un'applicazione che riconosce le immagini di animali e di voler insegnare all'applicazione a riconoscere un cane. Mostri all'app diverse immagini di cani e dici: "Quello è un cane". L'app utilizza la rete neurale per analizzare le caratteristiche delle immagini dei cani e, nel tempo, impara a identificare un cane in altre immagini.
Man mano che mostri sempre più esempi di cani, l'app migliorerà sempre di più nel riconoscere i cani.
Le reti neurali sono diventate sempre più popolari negli ultimi anni, grazie ai progressi nella potenza di calcolo e nella disponibilità di dati di addestramento. Se vuoi saperne di più sull’argomento, puoi consultare il libro “Deep Learning” di Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, considerato un riferimento nel settore, o l’articolo “A Few Useful Things to Know About Machine Learning ” di Pedro Domingos , che fornisce un'introduzione accessibile all'argomento.
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*Il testo di questo articolo è stato parzialmente generato da ChatGPT, un modello linguistico basato sull'intelligenza artificiale sviluppato da OpenAI. Le voci di testo sono state create da Curto Notizie e risposte volutamente riprodotte integralmente. Le risposte da ChatGPT sono generati automaticamente e non rappresentano le opinioni di OpenAI o persone associate al modello. Tutta la responsabilità per i contenuti pubblicati è di Curto News.
