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<title>Capire il Machine Learning (parte 3) | Caught in the Net</title>
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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 ">
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Caught in the Net
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<h2 class="project-tagline">La rete ti cattura ma libera il pensiero</h2>
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<h1 class="p-name post-title" itemprop="headline name">Capire il Machine Learning (parte 3)</h1>
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</header><p class="dateline post-date">15 November 2016</p>
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<div class="e-content entry-content" itemprop="articleBody text">
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<h3>Riconoscimento delle immagini</h3>
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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 alt="pixel" src="../../../../../wp-content/uploads/2016/8.jpg"></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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<h5>Convoluzione</h5>
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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 alt="waldoblue" src="../../../../../wp-content/uploads/2016/bluefilter.png"></p>
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<p>La <strong>convoluzione</strong> é un'operazione che ha la proprietà 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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<h5>Subsampling</h5>
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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 alt="ideal" src="../../../../../wp-content/uploads/2016/ideal.jpg"></p>
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<p><img alt="real" src="../../../../../wp-content/uploads/2016/real.jpg"></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 alt="waldosub" src="../../../../../wp-content/uploads/2016/sub.png"></p>
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<h5>Connessione completa</h5>
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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 (probabilità che l'immagine appartenga ad una determinata categoria).</p>
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<h5>Fase di rinforzo</h5>
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<p>Durante il training é presente un'ultima fase (o strato), chiamato più 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 già categorizzate).</p>
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<aside class="postpromonav"><nav><h4>Categories</h4>
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<li><a class="tag p-category" href="../../../../../categories/ai/" rel="tag">AI</a></li>
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<li><a class="tag p-category" href="../../../../../categories/neural-networks/" rel="tag">Neural networks</a></li>
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</ul></nav></aside><p class="sourceline"><a href="index.md" class="sourcelink">Source</a></p>
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<footer class="site-footer" id="footer"><span> CC BY-SA 4.0 International.<br></span>
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<span class="site-footer-credits"><a href="https://getnikola.com">Nikola</a>, <a href="https://github.com/jasonlong/cayman-theme">Cayman theme</a>.</span>
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