Reti neurali ricorrenti (RNN): algoritmi predittivi in ​​grado di anticipare il comportamento umano

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  Preveggenza quantistica
• Dicembre 4, 2023

Riepilogo approfondimenti

Le reti neurali ricorrenti (RNN) sono reti neurali avanzate progettate per l'elaborazione di dati sequenziali, come nell'elaborazione del linguaggio naturale e nel riconoscimento vocale. La loro struttura unica del ciclo di feedback consente loro di ricordare e utilizzare gli input passati per previsioni più accurate. Le RNN sono versatili e servono in varie applicazioni come il riconoscimento delle immagini, l'analisi del sentiment, le ricerche di mercato e la sicurezza informatica. Eccellono in attività come la classificazione del malware, il miglioramento dell'efficacia dei chatbot e il miglioramento dei sistemi di sintesi vocale. Le RNN sono sempre più vitali nelle applicazioni aziendali, nella sicurezza informatica e negli strumenti di interfaccia utente intuitivi, con implicazioni più ampie nel miglioramento della traduzione linguistica, della comprensione dei chatbot e delle tecnologie di riconoscimento.

Contesto delle reti neurali ricorrenti (RNN).

La rete neurale ricorrente è un tipo di rete neurale artificiale di apprendimento profondo composta da neuroni interconnessi progettati per elaborare dati sequenziali e riconoscere i modelli in essi contenuti. Le reti neurali ricorrenti hanno un ciclo di feedback, che consente loro di ricordare le informazioni dagli input precedenti. Questo vantaggio consente loro di fare previsioni più accurate, poiché possono incorporare i dati passati nei loro calcoli. Queste reti sono composte da tre livelli: uno strato di input, uno strato nascosto e uno strato di output. Lo strato nascosto contiene un ciclo temporale che consente alla rete di ricordare lo stato dell'ultimo neurone e di trasmettersi l'informazione in "futuro". Questo processo consente alla rete di apprendere dai dati passati per comprendere meglio i dati futuri.

Esistono tre tipi principali di RNN: 

1. un ingresso a più uscite, 
2. più ingressi a un'uscita, e 
3. molti ingressi a molte uscite. 

Ogni tipo di RNN è adatto per diverse applicazioni. Ad esempio, nel riconoscimento delle immagini viene spesso utilizzato un input per più output RNN. Considerando che con diversi input per un output, gli RNN sono comunemente usati nell'analisi del sentimento. 

I due algoritmi critici alla base degli RNN sono la backpropagation nel tempo e le unità di memoria a lungo termine. La retropropagazione nel tempo consente alla rete di apprendere dalle informazioni precedenti. Le unità di memoria a lungo termine consentono alla rete di riconoscere schemi che seguono un ordine specifico.

Impatto dirompente

A causa del suo potenziale predittivo avanzato, RNN ha diverse applicazioni aziendali. Nelle ricerche di mercato, le reti neurali ricorrenti possono analizzare e comprendere il comportamento e le preferenze dei clienti, il che aiuta a pianificare strategie di marketing e di prodotto efficaci. Nell'analisi del prodotto, l'analisi del sentimento gestisce e analizza il feedback dei clienti per migliorare il prodotto o il servizio. Nel frattempo, l'analisi del sentiment aiuta ad anticipare le esigenze e le aspettative dei clienti nell'assistenza clienti. In particolare, grazie alla NLP sono possibili chatbot più intuitivi e di facile utilizzo. L'elaborazione del linguaggio naturale consente a questi strumenti di eseguire attività dell'interfaccia utente (UI) conversazionale che combinano la base di conoscenze e potenziali scenari comportamentali. 

La sicurezza informatica è un'altra area in cui le RNN offrono vantaggi. In una ricerca condotta da ingegneri informatici, è stato scoperto che RNN è più efficace nella classificazione del malware Android e nel rilevamento di incidenti e frodi rispetto alle tradizionali metodologie di apprendimento automatico. Le frodi pubblicitarie, il rilevamento dello spam e il rilevamento dei bot sono applicazioni aggiuntive degli RNN. In questi casi, la rete può identificare comportamenti sospetti o anormali. Gli strumenti NLP possono riconoscere i modelli generali negli algoritmi automatizzati e bloccare i messaggi di spam. 

Le reti neurali ricorrenti possono essere utilizzate anche per la previsione del prezzo delle azioni, che anticipa i prezzi futuri in base alla performance storica. Queste reti sono fondamentali per consentire il riconoscimento della sintesi vocale. 

Implicazioni delle reti neurali ricorrenti (RNN)

Implicazioni più ampie delle reti neurali ricorrenti (RNN) possono includere: 

• Le aziende di sicurezza informatica stanno aumentando l'uso delle RNN per addestrare i propri sistemi a rilevare malware e contenuti di spam comuni e aiutare a ridurre gli attacchi informatici automatizzati.
• Le aziende stanno aumentando l'uso di macchine/sistemi di sintesi vocale in grado di leggere i contenuti in modo più umano.
• Registrazioni audio che possono essere rapidamente tradotte in varie lingue e dispositivi in ​​grado di eseguire traduzioni in modo più accurato.
• Chatbot intuitivi e assistenti virtuali che migliorano la loro capacità di comprendere i motivi e prevedere le preferenze, ad esempio gli ecosistemi domestici intelligenti.
• Miglioramento degli strumenti di riconoscimento facciale e riconoscimento ottico dei caratteri. 

Domande da commentare

• Quali potrebbero essere altri usi degli RNN?
• Con quali funzionalità/tecnologie abilitate per RNN hai interagito? Com'è stata l'esperienza?