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Philip K. Dick Capire il cervello umano resta una delle più grandi sfide del 21esimo secolo. Sfruttando le conoscenze che i ricercatori acquisiranno sul funzionamento di cellule e neuroni, entro il potrebbe vedere la luce un simulatore potentissimo, capace di replicare il nostro sistema nervoso centrale. Deep learning e reti neurali artificiali.

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Che cosa avevano in comune? Grazie infine a nuove Cpu dotate di reti neurali, le macchine sono in grado di apprendere autonomamente. Tramite la scheda di Artificial Intelligence Siemens permette ad esempio a un robot delta di riconoscere oggetti anche in posizioni non dettagliate a priori. Soffermiamoci per ora sulle prime due: cosa avevano in comune?

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Grandi quantità di dati vengono ora date in pasto ad algoritmi in grado di creare classificazioni iper dettagliate. Oggi la più promettente avanguardia del machine learning, il deep learning si basa su algoritmi che emulano la struttura neuronale del cervello umano creando reti neurali neural network. Maggiore è la profondità della rete neurale, migliori saranno i risultati. Come il cervello umano, infatti, anche gli algoritmi di DL hanno bisogno di un processo di apprendimento prima di poter essere in grado di trovare delle soluzioni in maniera autonoma.

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