Una "rete neurale" è un'architettura informatica avanzata modellata sui neuroni presenti nel cervello umano. Funziona simulando il processo di trasmissione ed elaborazione delle informazioni attraverso nodi interconnessi comunemente indicati come neuroni artificiali o semplicemente neuroni. Nel contesto dell'Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML), le reti neurali fungono da tecnica principale su cui vengono costruiti i modelli di Deep Learning, consentendo ai computer di riconoscere modelli, analizzare dati e fare previsioni o decisioni senza programmazione esplicita.
Le reti neurali sono costituite da uno strato di input, uno o più strati nascosti e uno strato di output, ciascuno strato contenente un numero di neuroni. Il livello di input riceve dati grezzi come testo o immagini, i livelli nascosti elaborano i dati e il livello di output fornisce il risultato finale sotto forma di classificazione, previsione o decisione. I neuroni all’interno di questi strati sono collegati da percorsi chiamati sinapsi, a cui vengono assegnati pesi che determinano l’importanza di un particolare input. L’apprendimento avviene quando una rete neurale mette a punto questi pesi per ridurre al minimo gli errori, aumentando di conseguenza la precisione delle sue previsioni.
Uno dei tipi di reti neurali più utilizzati è la rete neurale convoluzionale (CNN), specializzata in attività basate su immagini come il riconoscimento di oggetti, la classificazione delle immagini e la visione artificiale. Un altro tipo popolare è la rete LSTM (Long Short-Term Memory), progettata per l'elaborazione di dati di sequenze o dati di serie temporali, rendendola adatta per applicazioni quali riconoscimento vocale e di testo, elaborazione del linguaggio naturale e previsioni finanziarie.
Le reti neurali sono state implementate in vari ambiti, dalla sanità alla finanza, dai veicoli autonomi ai sistemi di raccomandazione. Nel campo dell'assistenza sanitaria, le reti neurali sono state impiegate per rilevare e diagnosticare malattie attraverso l'imaging medico; ad esempio, rilevando accuratamente i tumori nelle mammografie. In finanza, le reti neurali possono essere utilizzate per prevedere le tendenze del mercato, analizzare i fattori di rischio e fornire consigli di trading automatizzati. Aziende come Tesla e Waymo hanno sfruttato le reti neurali nei loro sistemi di veicoli autonomi per il riconoscimento degli oggetti e il rilevamento dell'ambiente. I sistemi di raccomandazione, come quelli utilizzati da Netflix e Amazon, utilizzano reti neurali per analizzare le preferenze degli utenti e fornire consigli personalizzati sui contenuti.
In AppMaster, una potente piattaforma no-code per lo sviluppo di applicazioni, le reti neurali possono essere integrate in applicazioni backend, web e mobili. I clienti possono utilizzare queste applicazioni per attività quali riconoscimento di immagini, analisi di testo e sistemi di supporto alle decisioni. Con gli strumenti visivi di AppMaster, gli utenti possono progettare e creare rapidamente applicazioni che incorporano reti neurali, senza la necessità di competenze approfondite di programmazione.
La piattaforma AppMaster consente ai clienti di generare applicazioni backend con Go (Golang), applicazioni web con framework Vue3 e JS/TS e applicazioni mobili utilizzando un approccio basato su server basato su Kotlin e Jetpack Compose per Android, nonché SwiftUI per iOS. Ciò consente l’integrazione perfetta delle reti neurali nelle applicazioni, fornendo agli utenti funzionalità IA all’avanguardia.
Inoltre, la piattaforma AppMaster aderisce alle migliori pratiche essenziali di sviluppo software, come la generazione automatica di script di migrazione dello schema del database, nonché la creazione di documentazione Swagger (OpenAPI) completa e aggiornata per endpoints server. Con ogni modifica all'applicazione, AppMaster rigenera l'applicazione da zero, eliminando il debito tecnico e garantendo prestazioni e scalabilità ottimali.
In sintesi, una rete neurale è un modello computazionale che simula la struttura e la funzione dei neuroni umani, consentendo apprendimento, analisi e processo decisionale efficienti in varie applicazioni. Sfruttando le reti neurali e altre tecniche avanzate di intelligenza artificiale e ML, piattaforme come AppMaster consentono ad aziende e privati di sviluppare applicazioni all'avanguardia che risolvono problemi del mondo reale e ottimizzano le esperienze degli utenti in vari settori.
