Introduzione alle Convolutional Neural Networks (CNN)
Nel mondo dell’intelligenza artificiale, la tecnologia rivoluzionaria delle Convolutional Neural Networks ha aperto nuove frontiere nelle scienze informatiche.
Le Convolutional Neural Networks (CNN) sono un tipo di rete neurale artificiale ispirate al funzionamento del cervello umano, progettate per analizzare dati visivi come immagini e video. Queste reti hanno modificato il campo dell’intelligenza artificiale, rendendo possibili applicazioni all’avanguardia come il riconoscimento facciale, l’analisi delle immagini mediche e la guida autonoma.
Ma cosa le rende così speciali e perché sono così utilizzate nel machine learning?
In questo articolo scopriremo il funzionamento delle CNN, le loro caratteristiche principali e come vengono applicate in diversi settori. Se sei interessato a capire come i computer “vedono” il mondo o vuoi avvicinarti all’universo del deep learning, questo è il punto di partenza ideale.
Convolutional Neural Networks: cosa sono le CNN
Le Convolutional Neural Networks, in italiano reti neurali convoluzionali (CNN), sono dei potenti algoritmi che ha modificato il modo in cui le macchine vedono e comprendono il mondo intorno a loro.
Si tratta di un tipo di modello di apprendimento automatico che si ispira al funzionamento del cervello umano.
La loro nascita risale agli anni 80 quando Kunihiko Fukushima sviluppò una prima rete neurale dal nome “Neocognitron”. Successivamente il ricercatore Yann LeCun, nel 1998, introdusse il modello“LeNet-5” per il riconoscimento di cifre scritte a mano.
Ad oggi, le Convolutional Neural Networks sono reti neurali progettate per riconoscere pattern visivi direttamente dai pixel delle immagini.
Tre sono i processi fondamentali delle CNN:
- convoluzione: un’immagine viene suddivisa in parti più piccole ed analizzata strato per strato. In questo modo la rete riesce a rilevare caratteristiche locali nelle immagini (linee, forme, colori, etc) per poi combinarle nei successivi strati e riconoscere forme più complesse;
- pooling o subsampling: la dimensione dell’immagine viene ridotta mantenendo solo le informazioni principali. In questo modo la rete diventa più efficiente, riducendo il rischio di sovradattamento;
- fully connected: ogni neurone viene collegato a tutti gli altri dello strato successivo. Essi vengono successivamente utilizzati per compiere la classificazione finale, basata sulle caratteristiche rilevate dai precedenti strati convoluzionali e di pooling.
Caratteristiche principali e funzionamento
- Condivisione dei pesi: il medesimo filtro viene applicato alle differenti parti dell’immagine per ridurre il numero di parametri da apprendere e, di conseguenza, rendendo la rete più efficiente;
- Località: la capacità di catturare caratteristiche locali, quali ad esempio bordi ed angoli, così da mantenere la località spaziale;
- Invarianza spaziale: la rete, dopo aver appreso una caratteristica in una posizione dell’immagine, è in grado di riconoscerla anche in una posizione diversa;
- Profondità della rete, che arriva a decine o centinaia di strati. Questo permette di apprendere un’ampia gerarchia di caratteristiche, dalle più semplici alle più complesse.
Applicazioni e casi d’uso delle Convolutional Neural Networks
- riconoscimento, analisi ed interpretazione di immagini e video: in campo retail, per ottimizzare l’esperienza di acquisto. Le CNN permettono infatti di tracciare i movimenti e analizzare il comportamento dei clienti tramite il riconoscimento video;
- sviluppo di sistemi di assistenza alla guida e veicoli completamente autonomi: nelle aziende automobilistiche, le CNN vengono usate per elaborare in tempo reale le immagini catturate dalle telecamere dei veicoli, rilevare e classificare oggetti (veicoli, pedoni, segnali stradali, etc) per poter prendere decisioni di guida;
- processamento del linguaggio naturale e linguistica computazionale: estrarre informazioni da documenti, analizzare sentimenti, migliorare la traduzione automatica tra lingue, etc;
- analisi di immagini diagnostiche: nel settore medico, permettono di analizzare radiografie, risonanze magnetiche o scansioni CT. In questo modo è possibile identificare segni di malattie con un livello di precisione superiore a quello umano;
- riconoscimento facciale: utilizzato nel settore della sicurezza per identificare i clienti, rilevare tentativi di frode e rilevare comportamenti sospetti o non autorizzati;
- assistenza clienti: le CNN alimentano i chatbot visivi, che possono aiutare i clienti a risolvere problemi.
Differenti tipologie
- VGGNet: rete celebre per l’uso di molti strati convoluzionali con piccoli filtri e per la sua profondità con impatto significativo sulle prestazioni;
- EfficientNet: ottimizza efficienza e prestazioni utilizzando una combinazione sistematica di scaling di rete in termini di profondità, larghezza e risoluzione delle immagini;
- ResNet: utilizza il “residual learning” per facilitare il training di reti molto profonde. Le connessioni residuali permettono inoltre ai gradienti di fluire attraverso la rete saltando uno o più strati;
- DenseNet: in grado di migliorare il flusso delle informazioni e dei gradienti attraverso la rete. L’output di ogni strato convoluzionale viene infatti usato come input per tutti i successivi strati;
- GoogLeNet: grazie al “Inception module”, un blocco costruito di strati convoluzionali paralleli con filtri di diverse dimensioni permette alla rete catturare informazioni a diverse scale.
