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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 proprietà 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 (probabilità 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 più 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 già categorizzate).
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