Rete neurale
Argomenti
- Cos’è una rete neurale?
- Comprensione delle reti neurali
- Storia delle reti neurali
- Perceptron multistrato
- Tipi di reti neurali
- Applicazione delle reti neurali
- Vantaggi e svantaggi delle reti neurali
- Quali sono i componenti di una rete neurale?
- Cos’è una rete neurale profonda?
- Quali sono i 3 componenti di una rete neurale?
- In conclusione
Cos’è una rete neurale?
Una rete neurale è un modello di Machine Learning (ML) progettato per elaborare i dati in un modo che imita la funzione e la struttura del cervello umano. Le reti neurali sono reti complesse di nodi interconnessi, o neuroni artificiali, che collaborano per affrontare problemi complicati.
Le reti neurali sono ampiamente utilizzate in una varietà di applicazioni, tra cui il riconoscimento delle immagini, la modellazione predittiva, il processo decisionale e l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP).
Esempi di importanti applicazioni commerciali delle reti neurali negli ultimi 25 anni sono:
- il riconoscimento della scrittura a mano per l’elaborazione degli assegni,
- la trascrizione del parlato in testo,
- l’analisi dei dati di esplorazione petrolifera,
- le previsioni meteorologiche
- il riconoscimento facciale.
Comprensione delle reti neurali
Le reti neurali, nel mondo della finanza, aiutano nello sviluppo di processi quali previsioni di serie temporali, trading algoritmico, classificazione dei titoli, modellazione del rischio di credito e costruzione di indicatori proprietari e derivati sui prezzi.
Una rete neurale funziona in modo simile alla rete neurale del cervello umano. Un “neurone” in una rete neurale è una funzione matematica che raccoglie e classifica le informazioni in base a un’architettura specifica. La rete ha una forte somiglianza con metodi statistici quali curve fitting e analisi di regressione.
Una rete neurale contiene strati di nodi interconnessi. Ogni nodo è noto come perceptron ed è simile a una regressione lineare multipla. Il perceptron immette il segnale prodotto da una regressione lineare multipla in una funzione di attivazione che può essere non lineare.
Storia delle reti neurali
Sebbene il concetto di macchine integrate in grado di pensare esista da secoli, i maggiori progressi nelle reti neurali si sono verificati negli ultimi 100 anni. Nel 1943, Warren McCulloch e Walter Pitts dell’Università dell’Illinois e dell’Università di Chicago hanno pubblicato “A Logical Calculus of the Ideas Immanent in Nervous Activity”. La ricerca ha analizzato come il cervello potesse produrre schemi complessi e potesse essere semplificato fino a una struttura logica binaria con solo connessioni vero/falso.
Frank Rosenblatt del Cornell Aeronautical Labratory è stato accreditato dello sviluppo del perceptron nel 1958. La sua ricerca ha introdotto i pesi nel lavoro di McColloch e Pitt e Rosenblatt ha sfruttato il suo lavoro per dimostrare come un computer potesse usare le reti neurali per rilevare immagini e fare inferenze.
Nonostante ci sia stato un periodo di siccità nella ricerca (in gran parte dovuto a un periodo di siccità nei finanziamenti) durante gli anni ’70, a Paul Werbos viene spesso attribuito il contributo principale durante questo periodo nella sua tesi di dottorato.
Poi, Jon Hopfield presentò Hopfield Net, un articolo sulle reti neurali ricorrenti nel 1982. Inoltre, il concetto di backpropagation riemerse e molti ricercatori iniziarono a comprenderne il potenziale per le reti neurali.
Più di recente, vengono generati progetti di reti neurali più specifici per scopi diretti. Ad esempio, Deep Blue, sviluppato da IBM, ha conquistato il mondo degli scacchi spingendo la capacità dei computer di gestire calcoli complessi.
Sebbene pubblicamente noti per aver battuto il campione mondiale di scacchi, questi tipi di macchine vengono anche sfruttati per scoprire nuove medicine, identificare analisi delle tendenze del mercato finanziario ed eseguire enormi calcoli scientifici.
Perceptron multistrato
In un perceptron multistrato (MLP), i perceptron sono disposti in strati interconnessi. Lo strato di input raccoglie i pattern di input. Lo strato di output ha classificazioni o segnali di output a cui possono essere mappati i pattern di input. Ad esempio, i pattern possono comprendere un elenco di quantità per indicatori tecnici su un titolo; i potenziali output potrebbero essere “acquista”, “tieni” o “vendi”.
Gli strati nascosti perfezionano le ponderazioni di input fino a quando il margine di errore della rete neurale è minimo. Si ipotizza che gli strati nascosti estrapolino le caratteristiche salienti nei dati di input che hanno potere predittivo riguardo agli output. Ciò descrive l’estrazione delle caratteristiche, che realizza un’utilità simile alle tecniche statistiche come l’analisi delle componenti principali.
Tipi di reti neurali
Reti neurali feed-forward
Le reti neurali feed-forward sono uno dei tipi più semplici di reti neurali. Trasmettono informazioni in una direzione attraverso i nodi di input; queste informazioni continuano a essere elaborate in questa singola direzione fino a quando non raggiungono la modalità di output. Le reti neurali feed-forward possono avere livelli nascosti per la funzionalità e questo tipo è più spesso utilizzato per le tecnologie di riconoscimento facciale.
Reti neurali ricorrenti
Un tipo più complesso di rete neurale, le reti neurali ricorrenti prendono l’output di un nodo di elaborazione e ritrasmettono le informazioni nella rete. Ciò si traduce in un “apprendimento” teorico e un miglioramento della rete. Ogni nodo memorizza i processi storici e questi processi storici vengono riutilizzati in futuro durante l’elaborazione.
Ciò diventa particolarmente critico per le reti in cui la previsione è errata; il sistema tenterà di apprendere perché si è verificato il risultato corretto e si adatterà di conseguenza. Questo tipo di rete neurale è spesso utilizzato nelle applicazioni text-to-speech.
Reti neurali convoluzionali
Le reti neurali convoluzionali, chiamate anche ConvNet o CNN, hanno diversi livelli in cui i dati vengono ordinati in categorie. Queste reti hanno un livello di input, un livello di output e una moltitudine nascosta di livelli convoluzionali intermedi. I livelli creano mappe di caratteristiche che registrano aree di un’immagine che vengono ulteriormente suddivise fino a generare output preziosi. Questi livelli possono essere raggruppati o completamente connessi e queste reti sono particolarmente utili per le applicazioni di riconoscimento delle immagini.
Reti neurali deconvoluzionali
Le reti neurali deconvoluzionali funzionano semplicemente al contrario delle reti neurali convoluzionali. L’applicazione della rete è quella di rilevare elementi che potrebbero essere stati riconosciuti come importanti in una rete neurale convoluzionale. Questi elementi sarebbero stati probabilmente scartati durante il processo di esecuzione della rete neurale convoluzionale. Questo tipo di rete neurale è anche ampiamente utilizzato per l’analisi o l’elaborazione delle immagini.
Reti neurali modulari
Le reti neurali modulari contengono diverse reti che funzionano indipendentemente l’una dall’altra. Queste reti non interagiscono tra loro durante un processo di analisi. Invece, questi processi vengono eseguiti per consentire processi di elaborazione complessi ed elaborati di essere eseguiti in modo più efficiente. Similmente ad altri settori modulari come il settore immobiliare modulare, l’obiettivo dell’indipendenza della rete è di avere ogni modulo responsabile di una parte specifica di un quadro generale più ampio.
Applicazione delle reti neurali
Le reti neurali sono ampiamente utilizzate, con applicazioni per operazioni finanziarie, pianificazione aziendale, trading, analisi aziendali e manutenzione dei prodotti. Le reti neurali hanno anche ottenuto un’ampia adozione in applicazioni aziendali come soluzioni di previsione e ricerca di mercato, rilevamento delle frodi e valutazione del rischio.
Una rete neurale valuta i dati sui prezzi e scopre opportunità per prendere decisioni commerciali in base all’analisi dei dati. Le reti possono distinguere sottili interdipendenze e modelli non lineari che altri metodi di analisi tecnica non possono. Secondo la ricerca, l’accuratezza delle reti neurali nel fare previsioni sui prezzi per le azioni differisce. Alcuni modelli prevedono i prezzi delle azioni corretti nel 50-60% dei casi. Tuttavia, altri hanno postulato che un miglioramento del 10% nell’efficienza è tutto ciò che un investitore può chiedere a una rete neurale.
Specifico per la finanza, le reti neurali possono elaborare centinaia di migliaia di bit di dati sulle transazioni. Ciò può tradursi in una migliore comprensione del volume di trading, dell’intervallo di trading, della correlazione tra asset o nell’impostazione delle aspettative di volatilità per determinati investimenti. Poiché un essere umano potrebbe non essere in grado di analizzare in modo efficiente anni di dati (a volte raccolti in intervalli di secondi), le reti neurali possono essere progettate per individuare tendenze, analizzare i risultati e prevedere i futuri movimenti del valore delle classi di attività.
Vantaggi e svantaggi delle reti neurali
Vantaggi delle reti neurali
Reti neutre che possono funzionare in modo continuo e sono più efficienti degli esseri umani o dei modelli analitici più semplici. Le reti neurali possono anche essere programmate per imparare da output precedenti per determinare risultati futuri in base alla somiglianza con input precedenti.
Le reti neurali che sfruttano il cloud dei servizi online hanno anche il vantaggio della mitigazione del rischio rispetto ai sistemi che si basano su hardware tecnologico locale. Inoltre, le reti neurali possono spesso eseguire più attività contemporaneamente (o almeno distribuire attività da eseguire da reti modulari contemporaneamente).
Infine, le reti neurali vengono continuamente espanse in nuove applicazioni. Mentre le prime reti neurali teoriche erano molto limitate alla loro applicabilità in diversi campi, oggi le reti neurali vengono sfruttate in medicina, scienza, finanza, agricoltura o sicurezza.
Svantaggi delle reti neurali
Sebbene le reti neutrali possano basarsi su piattaforme online, è comunque necessario un componente hardware per creare la rete neurale. Ciò crea un rischio fisico della rete che si basa su sistemi complessi, requisiti di configurazione e potenziale manutenzione fisica.
Sebbene la complessità delle reti neurali sia un punto di forza, ciò potrebbe significare che ci vogliono mesi (se non di più) per sviluppare un algoritmo specifico per un’attività specifica. Inoltre, potrebbe essere difficile individuare eventuali errori o carenze nel processo, soprattutto se i risultati sono stime o intervalli teorici.
Le reti neurali potrebbero anche essere difficili da controllare. Alcuni processi di rete neurale potrebbero sembrare “una scatola nera” in cui viene immesso l’input, le reti eseguono processi complicati e viene segnalato l’output. Potrebbe anche essere difficile per gli individui analizzare i punti deboli all’interno del processo di calcolo o apprendimento della rete se la rete non ha una trasparenza generale su come un modello apprende in base all’attività precedente.
Pro delle Reti neurali
- Spesso possono funzionare in modo più efficiente e più a lungo degli umani
- Possono essere programmate per imparare dai risultati precedenti per cercare di fare calcoli futuri più intelligenti
- Spesso sfruttano servizi online che riducono (ma non eliminano) il rischio sistematico
- Vengono continuamente espanse in nuovi campi con problemi più difficili
Contro delle Reti neurali
- Si basano ancora su hardware che potrebbe richiedere manodopera e competenza per la manutenzione
- Potrebbero richiedere lunghi periodi di tempo per sviluppare il codice e gli algoritmi
- Potrebbe essere difficile valutare errori o adattamenti alle ipotesi se il sistema è autoapprendente ma manca di trasparenza
- Di solito segnalano un intervallo stimato o un importo stimato che potrebbe non essere attualizzato
Quali sono i componenti di una rete neurale?
Ci sono tre componenti principali: un input in seguito, uno strato di elaborazione e uno strato di output. Gli input possono essere ponderati in base a vari criteri. All’interno dello strato di elaborazione, che è nascosto alla vista, ci sono nodi e connessioni tra questi nodi, pensati per essere analoghi ai neuroni e alle sinapsi nel cervello di un animale.
Cos’è una rete neurale profonda?
Conosciuta anche come rete di apprendimento profondo, una rete neurale profonda, nella sua forma più elementare, è una rete che coinvolge due o più livelli di elaborazione. Le reti neurali profonde si basano su reti di apprendimento automatico che si evolvono continuamente confrontando i risultati stimati con i risultati effettivi, modificando quindi le proiezioni future.
Quali sono i 3 componenti di una rete neurale?
Tutte le reti neurali hanno tre componenti principali. Innanzitutto, l’input sono i dati immessi nella rete che devono essere analizzati. In secondo luogo, il livello di elaborazione utilizza i dati (e la conoscenza precedente di set di dati simili) per formulare un risultato previsto. Tale risultato è il terzo componente, e questo terzo componente è il prodotto finale desiderato dall’analisi.
In conclusione
Le reti neurali sono sistemi complessi e integrati in grado di eseguire analisi molto più approfondite e veloci delle capacità umane. Esistono diversi tipi di reti neurali, spesso più adatte a scopi e output target diversi. In finanza, le reti neurali vengono utilizzate per analizzare la cronologia delle transazioni, comprendere i movimenti degli asset e prevedere i risultati del mercato finanziario.
