Le Reti Neurali Artificiali (ANN), o Artificial Neural Networks, sono uno dei pilastri fondamentali del machine learning e dell’intelligenza artificiale. Questi algoritmi sono stati ispirati dal funzionamento del cervello umano e sono ampiamente utilizzati in una vasta gamma di applicazioni, dall’elaborazione delle immagini alla traduzione automatica e alla classificazione dei dati. In questo articolo, esploreremo le Reti Neurali Artificiali e mostreremo un esempio pratico di come crearne una in Python.

Cos’è una Rete Neurale Artificiale (ANN)?

Una Rete Neurale Artificiale è un modello computazionale che consiste in una serie di neuroni artificiali collegati tra loro. Questi neuroni, chiamati anche nodi, formano strati di neuroni interconnessi. Gli strati di una Rete Neurale Artificiale includono di solito uno strato di input, uno o più strati nascosti e uno strato di output.

Il funzionamento di una Rete Neurale Artificiale è basato su due concetti chiave: l’apprendimento e il riconoscimento di pattern. Durante il processo di addestramento, la rete apprende dai dati di addestramento, ottimizzando i pesi delle connessioni tra i neuroni per minimizzare l’errore. Una volta addestrata, la rete può essere utilizzata per effettuare previsioni o classificazioni su nuovi dati.

Esempio pratico di una Rete Neurale Artificiale in Python

Per comprendere meglio come funziona una Rete Neurale Artificiale, consideriamo un esempio semplice di classificazione binaria utilizzando Python e la libreria TensorFlow. Supponiamo di avere un dataset che contiene dati di esempi di fiori e dobbiamo classificarli come “Iris Setosa” o “Non Iris Setosa” in base alle loro caratteristiche.

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris

# Carica il dataset Iris
data = load_iris()
X = data.data
y = (data.target == 0).astype(int)  # Classifica come 1 se è Iris Setosa, altrimenti 0

# Suddividi il dataset in set di addestramento e test
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Normalizza i dati
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# Crea una Rete Neurale Artificiale
model = keras.Sequential([
    keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])

# Compila il modello
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# Addestra il modello
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=4)

# Valuta il modello sui dati di test
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Accuracy sul test set: {test_acc * 100:.2f}%")

In questo esempio, abbiamo creato una semplice rete neurale con un singolo strato nascosto e un singolo neurone di output che utilizza l’attivazione sigmoide. Abbiamo addestrato il modello sui dati di addestramento e valutato le sue prestazioni sui dati di test.

Conclusione

Le Reti Neurali Artificiali sono un potente strumento nel campo del machine learning e dell’intelligenza artificiale. Questo articolo ha fornito una breve introduzione a cosa sono le ANN e ha mostrato un esempio pratico di come crearne una utilizzando Python e TensorFlow. Le possibilità con le reti neurali sono praticamente infinite, e con l’adeguato addestramento e la messa a punto dei modelli, è possibile affrontare una vasta gamma di problemi complessi.