[et_pb_section fb_built=”1″ admin_label=”section” _builder_version=”4.19.5″ background_color=”#020000″ custom_padding=”|0px||||” global_colors_info=”{}”][et_pb_row admin_label=”row” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_text _builder_version=”4.19.5″ _module_preset=”default” global_colors_info=”{}”]<\/p>\n
La Neural Model Mining (NMM) <\/strong>\u00e8 basata su modelli matematico-informatici che si ispirano al funzionamento delle reti neurali biologiche. I neuroni artificiali, attraverso processi di calcolo, creano interconnessioni di informazioni simulando lo stesso meccanismo di apprendimento del cervello umano.<\/span><\/p>\n Il Deep learning, una tecnica di Machine Learning che implementa proprio le reti neurali artificiali, ha permesso di raggiungere risultati sorprendenti nell\u2019elaborazione del linguaggio naturale<\/strong>, nel riconoscimento audio<\/strong>, video e biometrico.<\/span><\/p>\n Lo studio e la ricerca costante nel campo della Neural Model Mining \u00e8 il propulsore innovativo di Drive2Data<\/b>: un passaggio imprescindibile per sviluppare soluzioni concrete, estrapolando da qualsiasi dato informazioni che si trasformino in valore<\/strong>.<\/span><\/p>\n \u00a0<\/span><\/p>\n La rete neurale del cervello umano si presenta come un sistema adattivo in grado di modificare le sue interconnessioni grazie a stimoli provenienti sia da dati esterni sia da informazioni interne.<\/span><\/p>\n I modelli artificiali<\/strong>, esattamente come la rete neurale biologica, hanno una struttura non-lineare e funzionano come strumenti di modellazione: ricevono segnali esterni su uno strato di nodi,<\/strong> detti \u201cnodi d\u2019ingresso\u201d, collegato a tutti gli altri e organizzati a pi\u00f9 livelli in modo che ognuno possa elaborare le informazioni ricevute trasmettendo ai nodi successivi il risultato delle proprie elaborazioni.<\/span><\/p>\n In genere, la rete neurale<\/strong> \u00e8 formata da tre strati con funzioni diverse, tuttavia il processo di apprendimento pu\u00f2 coinvolgere migliaia di neuroni e decine di migliaia di connessioni:<\/span><\/p>\n <\/p>\n L\u2019apprendimento automatico e adattivo \u00e8 la chiave della Neural Model Mining<\/strong> e affinch\u00e9 questo processo risulti performante \u00e8 necessario \u201cprogrammare<\/strong>\u201d le reti neurali artificiali per far in modo che sappiano come comportarsi nel momento in cui andr\u00e0 risolto un problema, come per esempio il riconoscimento di un essere umano dall\u2019analisi delle immagini.<\/span><\/p>\n I modelli in uso sono:<\/span><\/p>\n Per poter funzionare in maniera efficiente, le reti neurali necessitano di fasi di training molto lunghe e ricche di informazioni: maggiore sar\u00e0 la qualit\u00e0 e quantit\u00e0 dei dati forniti pi\u00f9 le prestazioni saranno elevate.<\/span><\/p>\n Sempre pi\u00f9 spesso, i sistemi esperti vengono erroneamente associati alle reti neurali artificiali anche se tra i due ci sono profonde differenze funzionali.<\/span><\/p>\n I sistemi esperti<\/strong> sono applicazioni che rientrano nel campo dell\u2019Intelligenza artificiale perch\u00e9 riproducono le prestazioni di un individuo esperto di un determinato dominio di conoscenza o campo di specializzazione. Nello specifico riescono a rispondere in modo dinamico alle domande degli utenti e li supportano nella risoluzione di un problema relativo ad una specifica conoscenza.<\/span><\/p>\n Mentre questi software intelligenti<\/strong> necessitano di intervento da parte di un esperto di settore che definisce regole e funzioni, le reti neurali riescono a dedurre schemi e logiche in maniera automatica tramite l\u2019apprendimento. Inoltre, nel campo della NMM un ruolo chiave \u00e8 giocato dalla cultura della conoscenza<\/strong>, essere in grado di trovare l\u2019informazione necessaria grazie all\u2019esperienza.<\/span><\/p>\n Una collaborazione tra sistemi esperti e modelli neurali \u00e8 ancora in fase di studio.<\/span><\/p>\n Drive2Data, studiando costantemente i modelli di reti neurali, offre soluzioni che permettono di estrapolare da qualsiasi tipologia di dato informazioni che si trasformino in valore.<\/span><\/p>\n <\/p>\n [\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][et_pb_row admin_label=”row” _builder_version=”4.16″ background_size=”initial” background_position=”top_left” background_repeat=”repeat” custom_margin=”25px||||false|false” global_colors_info=”{}”][et_pb_column type=”4_4″ _builder_version=”4.16″ custom_padding=”|||” global_colors_info=”{}” custom_padding__hover=”|||”][et_pb_divider _builder_version=”4.16″ _module_preset=”default” width=”70%” module_alignment=”center” global_colors_info=”{}”][\/et_pb_divider][et_pb_button button_url=”https:\/\/drive2data.com\/” button_text=”SCOPRI DI PI\u00d9” button_alignment=”center” _builder_version=”4.19.5″ _module_preset=”default” custom_button=”on” button_text_size=”22px” button_text_color=”#ffb300″ button_bg_color=”#020000″ button_border_width=”2px” button_border_color=”#E09900″ button_border_radius=”10px” button_font=”|600|||||||” button_use_icon=”off” custom_margin=”||2%||false|false” custom_padding=”16px|16px|16px|16px|false|true” box_shadow_style=”preset1″ locked=”off” global_colors_info=”{%22gcid-f2ce690f-aeee-4241-a830-be586ba3dd75%22:%91%93}”][\/et_pb_button][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section]<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" La Neural Model Mining (NMM) \u00e8 basata su modelli matematico-informatici che si ispirano al funzionamento delle reti neurali biologiche. 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Come funziona il processo di apprendimento automatico?<\/h3>\n
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Differenza tra reti neurali e sistema esperti<\/h4>\n
<\/h5>\n
Le soluzioni di Drive2<\/span>Data<\/strong><\/h5>\n