La rete e il porno

 Che numeri ragazzi!

Dov’è il tasto upload nella tesi?

 Sto scrivendo, per la seconda volta in 5 anni, la tesi. Questa volta le cose sono un pò diverse.. essendo una tesi specialistica il carico di lavoro è più importante e per questo giro l’Italia in cerca di esperti di motori di ricerca a cui rompere le scatole. E’ molto divertente questa indagine perchè si scoprono un sacco di cose e si trovano un sacco di contatti.. quello che mi ha stupito di più però non è l’approccio più approfondito al tema (è normale) quanto piuttosto la continua necessità di aggiornamento che la mia tesi richiede.

Dov’è il tasto upload? Me lo chiedo spesso perchè interpreto la mia tesi come un blog. In continuazione vengono proposti nuovi studi e nuove ricerche, impossibile stare dietro all’overload informativo che ci pervade, che fare quindi? Credo che oggi lavorare ad una tesi sull’innovazione possa significare solo portare avanti un lavoro di sintesi, dare delle linee guida evolutive a uno o due anni per cercare di dare al proprio lavoro una degna consistenza. Credo che tutto questo sia fattibile, saranno condensati molti concetti, anche scommesse, in 30 pagine (quelle finali) e tutto il resto sarà racconto e descrizione di quello che fino a oggi stato ma che domani potrebbe non essere più. “Siamo sempre in beta”, dice qualcuno. Forse l’idea di una tesi 2.0 è tutt’altro che sbagliata e sono le tesi 1.0 a non reggere più. Che ne dite?

 I credits per la fantastica immagine sono di http://www.buyermete.com/public/home/tesi.jpg

Cosa sono le reti neurali?

 Iniziamo a toglierci un pò di soddisfazioni, mi sono sempre chiesto cosa sono le reti neurali, la mia università ci fa un corso ed era quindi necessario capire..

Partiamo da wikipedia:

Una rete neurale è un insieme di neuroni biologici tra loro interconnessi.

Nell’uso moderno si intende però di solito con rete neurale una rete di neuroni artificiali, che cerca di simulare il funzionamento dei neuroni all’interno di un sistema informatico. Può essere composta sia da programmi che da hardware dedicato. Spesso viene utilizzata in congiunzione alla logica fuzzy.

E proviamo ad approfondire traducendo in post la lunga digressione by wikipedia.. da quanto capisco i neuroni sono degli elementi computazionali che hanno un’abilità particolare, modificano la loro configurazione in base agli stimoli esterni, in una parola apprendimento. Qualcuno sta cercando di imparare dalla biologia e dalla natura replicando questa struttura con modelli artificiali.

 Come funziona un neurone? Ancora wiki:

Tipicamente un neurone è costituito di 3 parti principali: il soma (corpo cellulare), l’assone (linea di uscita del neurone unica ma che si dirama in migliaia di rami) e il dendrite (linea di entrata del neurone che riceve segnali in ingresso da altri assoni tramite sinapsi). Il corpo cellulare fa una “somma pesata” (integrazione) dei segnali in ingresso. Se il risultato eccede un certo valore di soglia allora il neurone si attiva ed è prodotto un “potenziale di azione” che è mandato all’assone. Se il risultato non eccede il valore di soglia, il neurone rimane in uno stato di riposo. Una rete neurale artificiale riceve segnali esterni su uno strato di nodi (unità di elaborazione) d’ingresso, ciascuno dei quali è collegato con numerosi nodi interni, organizzati in più livelli. Ogni nodo elabora i segnali ricevuti e trasmette il risultato a nodi successivi.

Il bello delle reti neurali è la capacità di trattare molti dati, la resistenza al rumore (in parole povere, che sono le uniche che conosco, se salta un nodo della rete la rete tiene) e la possibilità di avere in input dati trattabili con algoritmi neurali con cui funzionano a meraviglia, per i difetti mi affido di nuovo a wikipedia, molto chiara:

I modelli prodotti dalle reti neurali, anche se molto efficienti, non sono spiegabili in linguaggio simbolico umano: i risultati vanno accettati “così come sono”, da cui anche la definizione inglese delle reti neurali come “black box”. Come per qualsiasi algoritmo di modellazione, anche le reti neurali sono efficienti solo se le variabili predittive sono scelte con cura. Non sono in grado di trattare in modo efficiente variabili di tipo categorico (per esempio, il nome della città) con molti valori diversi. Necessitano di una fase di addestramento del sistema che fissi i pesi dei singoli Neuroni e questa fase può richiedere molto tempo, se il numero dei record e delle variabili analizzate è molto grande. Non esistono teoremi o modelli che permettano di definire la rete ottima, quindi la riuscita di una rete dipende molto dall’esperienza del creatore.

Utilizzi: finanza, meteorologia, bioinformatica

Di recente il concetto è salito alla ribalta dopo che l’ENEA ha deciso di utilizzare le reti neurali per prevedere i livelli di smog, ne parla punto informatico qui.

 Insomma, un concetto tutto da approfondire..

wikipedia: http://it.wikipedia.org/wiki/Rete_neurale

Per una interessante introduzione alle reti neurali: http://www.hyperlabs.net/neurale/introduzione.pdf

per l’immagine: http://www.daviddarling.info