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ELETTRONICA OGGI 506 - NOVEMBRE/DICEMBRE 2022 43 TECH FOCUS NEURAL NETS Introduzione Una convinzione alla base di quanto trattato in questo articolo è che è meglio ottenere una solida comprensione dei principi fondamentali delle reti neurali e dell’apprendimento profondo, piuttosto che una comprensione confusa di una lunga lista di idee. Se si comprendono bene le idee di base, è possibile comprendere rapidamente altro nuovo materiale su cui sviluppare altre idee. In termini di linguaggio di programmazione, significa saper padroneggiare la Le reti neurali e l’apprendimento profondo Fulvio De Santis sintassi di base, le librerie e le strutture dei dati di un nuovo linguaggio. Si potrebbe ancora “conoscere” solo una piccola parte di tutto il linguaggio, molti linguaggi di programmazione hanno enormi librerie standard, ma nuove librerie e strutture di dati possono essere comprese rapidamente e facilmente. Ciò significa che non basta seguire un tutorial su come utilizzare una particolare libreria di reti neurali. Se si desidera principalmente imparare a orientarsi in una libreria, è sufficiente scegliere la libreria che si desidera imparare ad utilizzare e lavorarci attraverso i tutorial dedicati e la documentazione tecnica. Ma attenzione! Anche sequesta sceltadimododi lavorarehaunvantaggio pratico immediato per la risoluzione di un determinato problema o applicazione, se si desidera capire cosa sta realmente succedendo nelle reti neurali, se necessita avere informazioni che saranno ancora rilevanti nel Le reti neurali e l’apprendimento profondo (“Neural networks and deep learning”) attualmente forniscono le migliori soluzioni a molti problemi nel riconoscimento delle immagini, nel riconoscimento vocale e nell’elaborazione del linguaggio naturale. Nel breve spazio di questo articolo saranno trattati sinteticamente alcuni dei concetti fondamentali alla base delle reti neurali e del deep learning