Cos'è l'apprendimento neurale?

L'apprendimento neurale si basa sulla convinzione che il cervello opera come un computer quando sta elaborando nuove informazioni.Input dei dati, organizzazione e recupero sono considerazioni primarie.La base biologica dell'apprendimento neurale è un sistema neurale, che si riferisce alla struttura interconnessa delle cellule cerebrali.Questa comprensione della relazione tra struttura cerebrale e funzione è stata applicata allo sviluppo di migliori concetti di ritenzione di apprendimento e memoria.Il framework funge anche da base di sistemi di rete neurale artificiale.

Secondo il modello di apprendimento neurale, le informazioni entrano prima nel cervello attraverso l'input dei dati.Il cervello deve quindi archiviare queste informazioni e combinarle con informazioni già presenti tramite organizzazione dei dati.Il passaggio finale è il recupero dei dati, in cui il cervello sviluppa sistemi per prendere informazioni memorizzate dalla mente e utilizzarle.L'apprendimento neurale si riferisce quindi a questi processi collettivi in cui il cervello raccoglie, negozi e usa le informazioni acquisite attraverso esperienze di vita.A volte, i processi di apprendimento diventano così codificati nel cervello che il recupero delle informazioni si verifica quasi automaticamente, come in situazioni minacciose. La memoria

è quindi un concetto vitale nell'apprendimento neurale, così come lo è con i computer.Una codifica efficace delle informazioni può essere aiutata con tecniche mnemoniche.Questi metodi prevedono la memorizzazione di grandi blocchi di informazioni tramite segnali di memoria.Ad esempio, un individuo potrebbe cercare di imparare una lunga serie di parole creando una frase in cui ogni parola contiene la prima lettera di ogni parola nell'elenco.Un altro approccio potrebbe comportare la creazione di un'immagine visiva fantasiosa che rappresenta una parola.Questo approccio è all'ordine del giorno nella memoria di informazioni complesse come i termini medici.

I dispositivi mnemonici dipendono spesso da un altro concetto importante nell'apprendimento neurale: il tipo di stile di apprendimento che un cervello è più cablato da implementare.Alcune persone sono più abili con i metodi di apprendimento visivo, mentre altri funzionano meglio quando l'apprendimento è più lettura o basato su parole.Altri approcci potrebbero includere l'apprendimento uditivo e l'apprendimento cooperativo applicato.

Alcuni insegnanti di apprendimento neurale abbracciano un approccio olistico all'apprendimento.In altre parole, gli individui dovrebbero considerare idee e concetti in modo naturalistico, piuttosto che fare affidamento su metodi di apprendimento che enfatizzano fatti specifici e isolati.L'assunzione di appunti potrebbe quindi consistere in un approccio simile a un albero in cui i concetti si diramano l'uno dall'altro e gli individui creano le proprie associazioni uniche per solidificare i concetti nella loro memoria. La trasmissione e lo stoccaggio delle informazioni si verificano tra le reti di neuroni o cellule cerebrali.Le reti neurali sono anche la base di molta intelligenza artificiale.In effetti, l'apprendimento neurale a volte si riferisce ai metodi di progettazione di intelligenza artificiale che imitano le strutture neurali umane.Tali reti neurali si sono dimostrate utili in numerose arene complesse di prestazioni della macchina che vanno dal riconoscimento vocale all'implementazione di controlli per i robot.

Per questi metodi, le piccole strutture artificiali che sono modellate dopo che i neuroni umani sono noti come unità o nodi.Come i neuroni, queste unità sono programmate per ricevere informazioni in arrivo o input e anche per trasmettere informazioni o output.Nelle macchine di intelligenza artificiale, i componenti di input e output sono collegati ripetutamente in modo che le associazioni siano create all'interno del sistema di intelligenza artificiale.Queste associazioni formate costituiscono l'apprendimento neurale per il sistema e mdash;come l'apprendimento umano e mdash;Le associazioni possono essere rafforzate in quanto sono codificate e memorizzate.Il rafforzamento si verifica tramite regole di apprendimento o misurazioni ponderate e algoritmi neurali matematici.