Il cuore del simulatore
I simulatori di intelligenza artificiale replicano il funzionamento delle reti neurali tramite algoritmi numerici. In Mindbots, i modelli sono costruiti con architetture feed‑forward o ricorrenti a seconda della complessità richiesta.
Il processo inizia con la definizione del dataset, che alimenta l’algoritmo di backpropagation per ottimizzare i pesi delle connessioni. La convergenza è monitorata tramite funzioni di perdita come l'errore quadratico medio.
Una volta addestrato il modello, il simulatore lo esegue in tempo reale, permettendo agli utenti di interagire con la rete e osservare le risposte generate.
Apprendimento supervisionato vs. non supervisionato
- Supervisionato: utilizza etichette per guidare l'addestramento.
- Non supervisionato: scopre strutture nascoste nei dati senza etichette.