A.I. cosa sono le Reti Neurali
Sabatino chiede a Davide cosa sono le Reti Neurali (parte 3)
Incontro video tra Sabatino Vacchiano e Davide Cavezza
Video evento 20-21 gennaio 2023
Testo preso dalla traccia audio del video tramite il nostro servizio TRANSCRIBER.
S) scusa se ti interrompo, quando si capisce che il modello che sto allenando è arrivato alla fine, nel senso che ho trovato
quel peso giusto di interconnessione tra questi neuroni quand'è che lo capisco?
D) Esiste una o più definizioni matematiche di quella che viene definita la funzione di loss.
Ovvero una funzione che è in grado di misurare la distanza tra l'output della rete corrente come interconnessioni così come
sono definite in un determinato momento e l'output desiderato in ciascuna immagine. Quando la funzione di loss sulle immagini
fornite nel training set si abbassa entro un certo livello, diventa abbastanza vicina a zero, si può dire che la rete con
alta probabilità commetterà pochi errori sulle immagini che sono out of sample fuori da campione proposto nella fase di
training
S) Quindi diciamo custodire due dataset diversi uno per allenare il modello è uno per fare dei test?
D) Si, in generale nei modelli di machine learning in particolare nel deep learning si adopera quella che è la suddivisione
del dataset che si ha a disposizione in training e test set. Il pezzo di training viene utilizzato effettivamente per
modificare i pesi della rete neurale. È il pezzo che viene detto dei test invece viene utilizzato solo per testare la rete
finale. E si aspetta che dopo la fase di training se la rete è organizzata correttamente, gli errori effettuati dalla rete
sul data set di test siano al di sotto di una certa percentuale. Tipicamente abbiamo un accuracy del novantotto per cento
delle reti sui problemi come la classificazione di oggetti quindi con errori molto piccoli spesso trascurabili.
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NOTA: ricordiamo che i prodotti Transcriber, Doctorin e "Arianna"
(assistente virtuale del centralino telefonico) di BEEVOIP si basano su tecnologie di intelligenza artificiale.