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title: Capire il Machine Learning (parte 3)
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date: 2016-11-15
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author: pesceWanda
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layout: post
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categories:
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- PesceWanda
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tags:
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- AI
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- Genetic algorithm
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- Neural networks
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- reti neurali
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- algoritmi genetici
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- programming
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## Riconoscimento delle immagini
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Il machine learning viene utilizzato anche per il riconoscimento delle immagini.
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La tipologia di rete neurale utilizzata per questa applicazione è chiamata rete neural a convoluzione ( **convolutional neural networks**), abbreviata CNN.
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Innanzitutto consideriamo che ogni immagine può essere codificata come una matrice di valori
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Vediamo ora quali sono le operazioni compiute da una **CNN** per riconoscere delle immagini.
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#### Convoluzione
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Durante la fase di apprendimento, la rete neurale analizza moltissime immagini (categorizzate) utilizzando dei "filtri", ovvero delle funzioni che mescolate all'input originale permettono di evidenziare dei pattern nell'immagine.
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Questi pattern corrispondono alle caratteristiche proprie di un oggetto (quali possono essere ad esempio per un uccello il becco, le piume, le ali) e nel caso queste sono presenti, possiamo riconoscere l'immagine.
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In questo esempio l'immagine di Wally é mescolata (l'operazione si chiama **convoluzione**) con un filtro "a cerchio" che risponde molto bene a caratteristiche come quella di possedere degli occhi.
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La **convoluzione** é un'operazione che ha la proprietá di essere indipendente dalla posizione. Non importa la posizione degli occhi, quando applichiamo la **convoluzione** su un'immagine con un filtro "a cerchio" notiamo che gli occhi sono presenti.
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#### Subsampling
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Ogni segnale contiene del "rumore", ovvero degli elementi che la allontanano dal comportamento ideale.
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Attraverso il subsampling possiamo ridurre il rumore e rendere il nostro algoritmo meno suscettibile a queste piccole variazioni; benché l'immagine abbia una risoluzione minore, i pattern rimangono.
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#### Connessione completa
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Alla fine dell'analisi tutte le caratteristiche estrapolate vengono considerate nell'insieme e in questo modo possiamo capire a quale categoria appartiene l'immagine.
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Questo procedimento a livello algoritmo si esplicita con una connessione completa fra tutti i nodi della rete neurale che possono poi restituire l'output (probabilitá che l'immagine appartenga ad una determinata categoria).
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#### Fase di rinforzo
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Durante il training é presente un'ultima fase (o strato), chiamato piú propriamente **loss layer**. Questo strato provvede a dare un **feedback** alla rete neurale analizzando l'output in relazione ai dati di partenza (ovvero le immagini giá categorizzate).
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Capire il Machine Learning (parte 3) · Caught in the Net
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Caught in the Net
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<p>© 2016. CC BY-SA 4.0 International </p>
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<h3 class="masthead-title">
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<a href="/" title="Home">Caught in the Net</a>
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<h1 class="post-title">Capire il Machine Learning (parte 3)</h1>
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<span class="post-date">15 Nov 2016</span>
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<h2 id="riconoscimento-delle-immagini">Riconoscimento delle immagini</h2>
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<p>Il machine learning viene utilizzato anche per il riconoscimento delle immagini.
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||||
La tipologia di rete neurale utilizzata per questa applicazione è chiamata rete neural a convoluzione ( <strong>convolutional neural networks</strong>), abbreviata CNN.</p>
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<p>Innanzitutto consideriamo che ogni immagine può essere codificata come una matrice di valori</p>
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<p><img src="/wp-content/uploads/2016/8.jpg" alt="pixel"></p>
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<p>Vediamo ora quali sono le operazioni compiute da una <strong>CNN</strong> per riconoscere delle immagini.</p>
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<h4 id="convoluzione">Convoluzione</h4>
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<p>Durante la fase di apprendimento, la rete neurale analizza moltissime immagini (categorizzate) utilizzando dei "filtri", ovvero delle funzioni che mescolate all'input originale permettono di evidenziare dei pattern nell'immagine.
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||||
Questi pattern corrispondono alle caratteristiche proprie di un oggetto (quali possono essere ad esempio per un uccello il becco, le piume, le ali) e nel caso queste sono presenti, possiamo riconoscere l'immagine.</p>
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<p>In questo esempio l'immagine di Wally é mescolata (l'operazione si chiama <strong>convoluzione</strong>) con un filtro "a cerchio" che risponde molto bene a caratteristiche come quella di possedere degli occhi.</p>
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<p><img src="/wp-content/uploads/2016/bluefilter.png" alt="waldoblue"></p>
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<p>La <strong>convoluzione</strong> é un'operazione che ha la proprietá di essere indipendente dalla posizione. Non importa la posizione degli occhi, quando applichiamo la <strong>convoluzione</strong> su un'immagine con un filtro "a cerchio" notiamo che gli occhi sono presenti.</p>
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<h4 id="subsampling">Subsampling</h4>
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<p>Ogni segnale contiene del "rumore", ovvero degli elementi che la allontanano dal comportamento ideale. </p>
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<p><img src="/wp-content/uploads/2016/ideal.jpg" alt="ideal"></p>
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<p><img src="/wp-content/uploads/2016/real.jpg" alt="real"></p>
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<p>Attraverso il subsampling possiamo ridurre il rumore e rendere il nostro algoritmo meno suscettibile a queste piccole variazioni; benché l'immagine abbia una risoluzione minore, i pattern rimangono.</p>
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<p><img src="/wp-content/uploads/2016/sub.png" alt="waldosub"></p>
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<h4 id="connessione-completa">Connessione completa</h4>
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<p>Alla fine dell'analisi tutte le caratteristiche estrapolate vengono considerate nell'insieme e in questo modo possiamo capire a quale categoria appartiene l'immagine.</p>
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<p>Questo procedimento a livello algoritmo si esplicita con una connessione completa fra tutti i nodi della rete neurale che possono poi restituire l'output (probabilitá che l'immagine appartenga ad una determinata categoria).</p>
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<h4 id="fase-di-rinforzo">Fase di rinforzo</h4>
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<p>Durante il training é presente un'ultima fase (o strato), chiamato piú propriamente <strong>loss layer</strong>. Questo strato provvede a dare un <strong>feedback</strong> alla rete neurale analizzando l'output in relazione ai dati di partenza (ovvero le immagini giá categorizzate).</p>
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