Simone Raponi : 9 Agosto 2023 08:39
Benvenuti a questa serie di articoli sulle reti neurali ricorrenti (RNN). Queste reti sono una parte cruciale del progresso nell’ambito dell’intelligenza artificiale e del machine learning.
Nel corso di questa serie, il nostro obiettivo è quello di rendere questi concetti comprensibili anche per i non esperti.
Se dovessi averli persi, ti suggeriamo di recuperare gli articoli della serie relativa alle Convolutional Neural Networks:
Vuoi diventare un esperto del Dark Web e della Cyber Threat Intelligence (CTI)?Stiamo per avviare il corso intermedio in modalità "Live Class" del corso "Dark Web & Cyber Threat Intelligence". A differenza dei corsi in e-learning, disponibili online sulla nostra piattaforma con lezioni pre-registrate, i corsi in Live Class offrono un’esperienza formativa interattiva e coinvolgente. Condotti dal professor Pietro Melillo, le lezioni si svolgono online in tempo reale, permettendo ai partecipanti di interagire direttamente con il docente e approfondire i contenuti in modo personalizzato. Questi corsi, ideali per aziende, consentono di sviluppare competenze mirate, affrontare casi pratici e personalizzare il percorso formativo in base alle esigenze specifiche del team, garantendo un apprendimento efficace e immediatamente applicabile. Guarda subito l'anteprima gratuita del corso su academy.redhotcyber.com Contattaci per ulteriori informazioni tramite WhatsApp al 375 593 1011 oppure scrivi a [email protected] 
Se ti piacciono le novità e gli articoli riportati su di Red Hot Cyber, iscriviti immediatamente alla newsletter settimanale per non perdere nessun articolo. La newsletter generalmente viene inviata ai nostri lettori ad inizio settimana, indicativamente di lunedì. |
Iniziamo dal principio: cos’è una RNN e perché è importante?
Le reti neurali ricorrenti sono un tipo di rete neurale artificiale. Per capire cosa significa, diamo un’occhiata a queste parole una per una.
Una “rete neurale” è un tipo di algoritmo di machine learning progettato per simulare il modo in cui il cervello umano elabora le informazioni. È composta da un gran numero di unità di elaborazione, chiamate “neuroni”, che sono organizzate in strati. Ogni neurone prende in input un insieme di dati, li elabora attraverso una serie di calcoli e produce un output. Nel caso in cui voglia approfondire, clicca qui per leggere il nostro articolo al riguardo.
La parola “artificiale” è usata per distinguere queste reti da quelle reali che si trovano nei cervelli degli esseri viventi.
Infine, “ricorrente” significa che la rete esegue la stessa operazione per ogni elemento di una sequenza, e l’output per un dato elemento dipende dagli input precedenti.
Questa ricorrenza è ciò che distingue le RNN da altre reti neurali. Le reti neurali tradizionali, come le reti neurali feedforward (FNN), processano ogni input indipendentemente. Le RNN, invece, tengono traccia delle informazioni che si sono verificate in precedenza nella sequenza. Questa caratteristica le rende particolarmente adatte all’elaborazione di dati sequenziali, come le serie temporali o le sequenze di parole in una frase.
Per esempio, prendiamo la frase “il gatto è sul tavolo”. Per comprendere il significato di questa frase, è necessario ricordare le parole che sono venute prima – “il gatto” – per capire ciò che “è sul tavolo”. Questo concetto di memoria o “stato nascosto” è uno dei principali vantaggi delle RNN rispetto ad altri tipi di reti neurali.
Le RNN sono un pilastro dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), la branca dell’intelligenza artificiale che si occupa di capire e generare il linguaggio umano. Essendo in grado di gestire sequenze di dati di lunghezza variabile, sono particolarmente utili per compiti come la traduzione automatica, il riconoscimento vocale, e la generazione di testo.
Ad esempio, quando Google traduce una frase da una lingua all’altra, utilizza una tecnologia basata su RNN chiamata LSTM (Long Short-Term Memory) per tenere traccia del contesto della frase. Questo aiuta il sistema a produrre traduzioni più accurate che tengono conto non solo delle parole singole, ma anche del significato complessivo della frase.
In questa introduzione alle reti neurali ricorrenti, abbiamo affrontato i concetti chiave che le rendono un elemento cruciale nell’ambito dell’intelligenza artificiale e del machine learning. Abbiamo visto come le RNN, grazie alla loro abilità di conservare lo “stato nascosto” o la memoria di ciò che è accaduto in precedenza in una sequenza di dati, rappresentino un metodo potente e flessibile per lavorare con dati sequenziali.
Che si tratti di interpretare il significato di una frase o di comprendere una serie temporale di dati, le RNN hanno dimostrato di poter gestire una vasta gamma di compiti che le reti neurali tradizionali troverebbero difficili. Ma, come tutte le tecnologie, non sono esenti da problemi. Il più noto di questi è il problema della “scomparsa del gradiente”, che affronteremo nel terzo articolo di questa serie.
Nonostante le sfide, l’importanza delle RNN nell’ambito dell’intelligenza artificiale è indiscutibile. Grazie a queste reti, possiamo tradurre lingue, generare testo, riconoscere la voce e molto altro ancora. Con il continuo progresso delle tecniche di apprendimento profondo, le potenzialità future delle RNN sono davvero entusiasmanti.
Speriamo che questa introduzione alle RNN vi sia stata utile. Nel prossimo articolo, ci addentreremo nel funzionamento interno delle RNN, esaminando la loro architettura e il modo in cui elaborano i dati. Continuate a seguirci per saperne di più!
Per saperne di più sulle reti neurali ricorrenti, vi consigliamo di consultare le seguenti risorse:
Understanding LSTM Networks – Questo articolo di Chris Olah offre un’introduzione chiara ed esaustiva ai concetti chiave delle RNN e, in particolare, alla variante LSTM.
The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural Networks – In questo post, Andrej Karpathy, AI director di Tesla, mostra alcune delle incredibili cose che le RNN possono fare.
Deep Learning Book – Chapter 10 – Se siete interessati ad un approfondimento più tecnico, il capitolo 10 del Deep Learning Book è un’ottima risorsa. È scritto da Ian Goodfellow, Yoshua Bengio e Aaron Courville, che sono alcuni dei principali ricercatori nel campo del deep learning.
Simone RaponiUna violazione di dati senza precedenti ha colpito il Great Firewall of China (GFW), con oltre 500 GB di materiale riservato che è stato sottratto e reso pubblico in rete. Tra le informazioni comprom...
Negli ultimi anni le truffe online hanno assunto forme sempre più sofisticate, sfruttando non solo tecniche di ingegneria sociale, ma anche la fiducia che milioni di persone ripongono in figure relig...
Microsoft ha ricordato agli utenti che tra un mese terminerà il supporto per l’amato Windows 10. Dal 14 ottobre 2025, il sistema non riceverà più aggiornamenti di sicurezza , correzioni di bug e ...
Negli ultimi mesi mi sono trovato più volte a redigere querele per video falsi che circolavano online. Non parliamo soltanto di contenuti rubati e diffusi senza consenso, ma anche di deepfake: filmat...
Le aziende appaltatrici della difesa statunitense stanno sviluppando uno strumento di intelligenza artificiale chiamato Cyber Resilience On-Orbit (CROO) per rilevare attacchi informatici ai satelliti ...
