Nozioni di base sulla rete neurale anticipata: cosa devi sapere

Le reti neurali feedforward (FNN) sono una tecnologia fondamentale nell'analisi dei dati e nell'apprendimento automatico (ML). Questa guida ha lo scopo di spiegare le FNN, come funzionano, dove vengono utilizzate e i loro pro e contro.

Sommario

• Cos'è un FNN?
• Come funzionano le FNN
• FNN rispetto ad altre reti neurali
• Applicazioni delle FNN
• Vantaggi
• Svantaggi

Cos'è una rete neurale feedforward?

Le reti neurali feedforward sono uno dei tipi più semplici di reti neurali, in grado di apprendere modelli non lineari e modellare relazioni complesse. Nell'apprendimento automatico, una FNN è un modello di deep learning nel campo dell'intelligenza artificiale. A differenza di quanto accade nelle reti neurali più complesse, i dati in una FNN si muovono in una direzione attraverso la rete, dallo strato di input attraverso gli strati nascosti fino allo strato di output. Nonostante la loro relativa semplicità, le FNN possono apprendere modelli non lineari e modellare relazioni complesse utilizzando più livelli nascosti. Per questi motivi, le FNN sono utili per un'ampia gamma di compiti, tra cui il riconoscimento vocale e alcuni aspetti del riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e la diagnosi medica.

Come funzionano le FNN

Ad alto livello, una FNN funziona facendo passare i dati attraverso diversi strati di elaborazione dei nodi, che sono unità computazionali che eseguono calcoli specifici sull'input. Il processo inizia quando i dati grezzi vengono immessi nel livello di input. Successivamente, i dati si spostano attraverso una serie di livelli nascosti, ciascuno dei quali estrae modelli dai dati e li passa al livello successivo. Alla fine della pipeline di elaborazione, il risultato finale viene prodotto dallo strato di output. Una FNN può essere vista come una serie di trasformazioni sui dati, in cui ogni livello perfeziona ulteriormente l'input fino a generare l'output desiderato.

L'architettura di una FNN è costituita dallo strato di input, da uno o più strati nascosti e dallo strato di output. I nodi in ogni livello sono collegati ai nodi nel livello successivo utilizzando connessioni ponderate. Un peso è un moltiplicatore che determina l'effetto che l'output di un dato nodo ha sul livello successivo. Durante il processo di addestramento, l'obiettivo è ridurre al minimo la differenza (l'errore) tra le previsioni FNN e i valori effettivi regolando questi pesi. In questo processo, chiamatobackpropagation, l'errore viene utilizzato per calcolare quanto ciascun peso dovrebbe cambiare per migliorare le prestazioni del modello e un algoritmo di ottimizzazione apporta le modifiche di conseguenza. Ripetendo il processo di backpropagation, la FNN migliora nel fare previsioni.

FNN rispetto ad altri tipi di reti neurali

Comprendere le FNN rispetto ad altri tipi di reti neurali è utile per capire quando e come utilizzare una FNN. Ecco uno sguardo al confronto tra le FNN e le reti neurali convoluzionali (CNN) e le reti neurali ricorrenti (RNN).

FNN contro CNN

Una FNN è unidirezionale; ovvero elabora i dati in una direzione, dall'input all'output, senza considerare alcuna relazione spaziale nei dati. Al contrario, una CNN può gestire dati in cui le relazioni spaziali sono importanti, come attività di riconoscimento di immagini e video. Immagina di guardare una foto attraverso diversi filtri per enfatizzare o nascondere determinati dettagli. Una CNN è come una serie di filtri specializzati, in cui ciascun filtro esegue la scansione di un'immagine per rilevare caratteristiche specifiche, come forme, trame e bordi.

FNN contro RNN

Mentre le FNN elaborano semplicemente i dati dall'input all'output, le RNN possono acquisire informazioni dagli input precedenti utilizzando uno stato nascosto. In sostanza, ciò significa che, a differenza delle FNN, le RNN hanno una memoria, che consente loro di modellare dipendenze e dinamiche temporali. Ciò rende le RNN utili per attività in cui l'ordine di input è importante, come la modellazione di serie temporali o l'elaborazione del linguaggio naturale (NLP).

Applicazioni delle FNN

Grazie alla loro capacità di apprendere e modellare diversi tipi di relazioni complesse, le FNN hanno diverse applicazioni, dall'esecuzione del rilevamento dello spam tramite posta elettronica alla previsione del tasso di abbandono dei clienti. Ecco alcuni esempi di FNN nel mondo reale.

Rilevamento dello spam tramite posta elettronica

Le FNN svolgono un ruolo chiave nei sistemi di filtraggio della posta elettronica. Analizzando funzionalità come oggetto, informazioni sul mittente e contenuto del corpo, le FNN possono essere utilizzate per determinare se un'e-mail è spam o meno, migliorando notevolmente l'esperienza dell'utente e la sicurezza della posta elettronica.

Prevedere i prezzi delle azioni

Gli analisti finanziari e i trader utilizzano le FNN per prevedere i prezzi delle azioni e i movimenti dei mercati finanziari. Imparando dai dati storici di mercato e da vari indicatori finanziari, le FNN costituiscono un utile aiuto nel prendere decisioni di investimento informate e nella gestione del rischio.

Conversione della voce in testo

Le applicazioni di assistente virtuale come Siri e Google Assistant di Apple utilizzano le FNN insieme ad altri modelli per elaborare e trascrivere il linguaggio umano. Analizzando i modelli vocali e i segnali audio, le FNN possono convertire l'audio in testo scritto, fungendo da base per le applicazioni ad attivazione vocale.

Previsione della manutenzione e dei guasti delle apparecchiature

Gli FNN possono prevedere la manutenzione e i guasti delle apparecchiature. Utilizzando fattori come l'output dei sensori delle apparecchiature e i dati storici di manutenzione, le FNN possono prevedere guasti gravi, riducendo al minimo i costi di manutenzione e i tempi di fermo delle apparecchiature.

Prevedere il tasso di abbandono dei clienti

Le aziende spesso desiderano comprendere la probabilità che i clienti interrompano l'utilizzo di un servizio o prodotto, fenomeno noto come abbandono dei clienti. Analizzando la cronologia delle transazioni dei clienti e i modelli di interazione, le FNN possono determinare se un cliente è a rischio di abbandono, consentendo alle aziende di adottare misure di fidelizzazione proattive come offerte personalizzate.

Vantaggi delle FNN

Le FNN offrono numerosi vantaggi chiave, che le rendono uno strumento prezioso nel toolkit di machine learning. Questi vantaggi includono, tra gli altri, la progettazione flessibile dell’architettura e una formazione efficiente.

Semplice da progettare e implementare

Poiché i dati in una FNN fluiscono in una direzione, dall'input all'output, le FNN sono semplici da progettare e implementare rispetto alla maggior parte delle reti neurali. Questa semplicità rende le FNN un ottimo strumento per i nuovi professionisti del ML, consentendo funzionalità come la classificazione delle immagini in situazioni in cui potrebbero non essere necessari modelli più avanzati.

Ottimizzato per dati strutturati

Le FNN sono particolarmente adatte per i dati in cui le relazioni tra le caratteristiche di input sono ben definite e dirette. Ciò rende le FNN ideali per applicazioni come l'analisi dei dati organizzati in righe e colonne, come i dati CRM (gestione delle relazioni con i clienti) e i report finanziari.

Addestramento e inferenza efficienti

Come risultato della loro architettura relativamente semplice, le FNN richiedono generalmente meno tempo di addestramento e potenza di calcolo rispetto a modelli più complessi come RNN e CNN. Detto questo, le FNN sono adatte per applicazioni in cui sono importanti previsioni veloci e addestramento rapido.

Progettazione di architetture flessibili

Le FNN possono essere progettate con un numero qualsiasi di livelli e nodi per livello, consentendo loro di essere ottimizzate per problemi specifici. Ad esempio, una FNN destinata a dati complessi può includere più livelli e nodi, mentre una FNN più piccola con meno livelli e nodi può essere utilizzata per attività più semplici.

Svantaggi delle FNN

Sebbene le FNN offrano numerosi vantaggi, presentano anche vari inconvenienti, come la difficoltà nel gestire alcune relazioni di dati non lineari e la visibilità limitata nel loro processo decisionale.

Potenziale overfitting con dati complessi

Quando si tratta di dati complessi e ad alta dimensione, le FNN tendono asovradimensionarsi. L'overfitting si verifica quando un modello apprende il rumore sottostante e le fluttuazioni casuali nei dati insieme ai modelli effettivi. Ciò si manifesta come un modello che funziona bene nell'addestramento ma non riesce a generalizzare quando vengono forniti dati che non ha mai incontrato prima.

Difficoltà nella gestione di relazioni dati complesse

Sebbene le FNN generalmente eccellono nella gestione delle relazioni di dati non lineari, non sono all'altezza quando si tratta di strutture complesse come strutture di dati gerarchiche o spaziali. Ad esempio, nella PNL, comprendere la sintassi del linguaggio richiede la capacità di comprendere sequenze e relazioni gerarchiche. In questi casi sono necessari modelli più specializzati come RNN e CNN.

Sensibilità all'intervallo di dati

Le FNN possono essere sensibili al modo in cui vengono ridimensionati i dati di input, ovvero all'intervallo di valori dei dati. Ad esempio, supponiamo che venga utilizzata una FNN per prevedere i prezzi delle case, con input costituiti dal numero di camere da letto e dalle dimensioni della casa in piedi quadrati. Mentre il numero di camere da letto può variare da 1 a 6, la metratura può variare da 500 a 5.000. Questa ampia gamma di dimensioni renderà più difficile per l'FNN apprendere utilizzando il numero di camere da letto, causando difficoltà alla rete durante l'addestramento.

Interpretabilità limitata

Come con altre reti neurali, capire come le FNN prendono le decisioni può essere impegnativo. Questa mancanza di trasparenza, denominata “problema della scatola nera”, è il risultato dei numerosi livelli e delle connessioni complesse nella rete. Di conseguenza, le FNN e altre reti neurali potrebbero non essere una buona scelta per campi con elevati standard di responsabilità. Ad esempio, se una banca utilizza una FNN per approvare o negare prestiti sulla base di vari fattori del cliente, la mancanza di interpretabilità può rendere difficile spiegare la logica del processo di approvazione del prestito.