Definizione: Cos’è il deep learning in termini semplici?
Come sottoinsieme del machine learning e dell’intelligenza artificiale (AI), il deep learning implica l’addestramento delle macchine affinché apprendano da grandi set di dati. A differenza degli algoritmi tradizionali, il deep learning utilizza reti neurali artificiali che funzionano in modo simile al cervello umano. Queste reti sono composte da più strati che elaborano e analizzano i dati passo dopo passo. Il termine “deep” in deep learning si riferisce a questi strati, con “deep” che indica i numerosi livelli coinvolti.
Come funziona il deep learning?
Il deep learning consente alle macchine di acquisire nuove competenze e migliorare senza intervento umano. Funziona utilizzando reti neurali artificiali composte da diversi strati per elaborare gradualmente i dati. A partire dai set di dati disponibili, il deep learning estrae nuovi modelli e riconosce schemi complessi, collegandoli ad altri dati e collocandoli nel contesto appropriato.
Deep learning e reti neurali artificiali
Le reti neurali artificiali sono al cuore del deep learning. Ogni strato di una rete neurale svolge un ruolo specifico nell’elaborazione dei dati in ingresso.
Il primo strato, lo strato di input, cattura i dati grezzi, che vengono poi trasmessi attraverso diversi strati successivi. Ogni strato identifica caratteristiche sempre più complesse, passando da semplici linee al riconoscimento dettagliato di oggetti. Il processo di apprendimento avviene regolando le connessioni tra i neuroni, in modo simile al funzionamento del cervello umano, utilizzando un algoritmo chiamato retropropagazione. Questo algoritmo riduce gli errori tra i risultati previsti e quelli effettivi modificando i pesi delle connessioni. Lo strato di output fornisce infine il risultato, come l’individuazione di un oggetto in un’immagine.
Esistono diversi tipi di reti neurali, tra cui le reti neurali convoluzionali (CNN) per i dati visivi e le reti neurali ricorrenti (RNN) per i dati sequenziali. L’efficacia di queste reti dipende da grandi set di dati e da hardware potenti, come le unità di elaborazione grafica (GPU).
Perché il deep learning è così popolare?
Il deep learning ha guadagnato un’enorme popolarità negli ultimi anni, e per buone ragioni. Questo metodo di AI offre numerosi vantaggi che lo rendono indispensabile per molte applicazioni:
Alta accuratezza
I modelli di deep learning possono raggiungere un’elevata accuratezza, specialmente in ambiti come il riconoscimento delle immagini, l’elaborazione del linguaggio e la comprensione del linguaggio naturale. La loro capacità di rilevare schemi e relazioni complessi in grandi set di dati supera spesso i metodi tradizionali di machine learning.
Estrazione automatica delle caratteristiche
Un altro motivo della popolarità del deep learning è la sua capacità di estrarre automaticamente le caratteristiche. A differenza degli algoritmi tradizionali che richiedono l’ingegnerizzazione manuale delle caratteristiche, i modelli di deep learning derivano direttamente dal dato le caratteristiche rilevanti. Questo consente di risparmiare tempo e aumentare l’efficienza.
Scalabilità
Il deep learning è altamente scalabile e può gestire enormi quantità di dati. Grazie alla disponibilità di hardware potente come le GPU e le unità di elaborazione tensoriale (TPU), questi modelli possono essere addestrati più rapidamente ed efficientemente, facilitandone l’applicazione pratica.
Applicazioni versatili
La versatilità del deep learning contribuisce alla sua ampia diffusione. È impiegato in vari settori, tra cui la sanità, la tecnologia finanziaria (FinTech), la guida autonoma, il servizio clienti e il marketing. La sua capacità di effettuare previsioni accurate e supportare il processo decisionale migliora i processi e i risultati in molte industrie.
Miglioramento continuo
I sistemi di deep learning possono migliorare costantemente. Addestrandoli con più dati e affinando le strutture delle reti, questi modelli possono incrementare progressivamente le loro prestazioni, portando a risultati migliori e a una maggiore accettazione nelle applicazioni reali.
Combinando alta accuratezza, efficienza e versatilità, il deep learning è diventato un metodo preferito nel campo dell’intelligenza artificiale.
Deep learning vs machine learning – le differenze
Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che utilizza reti neurali artificiali a più strati per identificare schemi complessi nei dati. Al contrario, il machine learning comprende tecniche più ampie che spesso richiedono l’estrazione manuale delle caratteristiche. Il deep learning consente l’ingegnerizzazione automatica delle caratteristiche e raggiunge un’accuratezza superiore quando lavora con grandi set di dati.
