Deep learning: cos’è e come funziona

L’intelligenza artificiale è una delle tendenze più rilevanti e promettenti del nostro tempo, e al suo cuore si trova una tecnologia affascinante e potente chiamata deep learning. In questo articolo, esploreremo a fondo il mondo del deep learning, svelando i suoi segreti e aprendo una finestra sulla sua incredibile capacità di apprendimento automatico.

Il deep learning, una sottocategoria dell’apprendimento automatico, è all’origine di alcune delle applicazioni più avanzate e sorprendenti che troviamo oggi nella vita quotidiana, dall’assistenza vocale intelligente ai veicoli autonomi, dal riconoscimento di immagini all’elaborazione del linguaggio naturale. Ma cos’è esattamente il deep learning, e come funziona questa tecnologia che sta cambiando il nostro mondo in modo così rapido e profondo?

Cos’è il deep learning?

Il deep learning è una subarea dell’apprendimento automatico (machine learning) che si concentra sull’addestramento di reti neurali artificiali profonde, note anche come reti neurali profonde. Le reti neurali artificiali sono modelli computazionali ispirati al funzionamento del cervello umano, composti da numerosi strati di unità di elaborazione chiamate neuroni artificiali.

La caratteristica distintiva del deep learning è l’uso di reti neurali profonde, che sono reti con molti strati nascosti tra l’input e l’output. Questi strati intermedi consentono al modello di apprendere rappresentazioni sempre più astratte e complesse dei dati durante il processo di addestramento. Questo è particolarmente utile per affrontare problemi complessi e ricchi di dati, come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica, il gioco strategico e molti altri.

Il deep learning ha ottenuto notevoli risultati in vari campi dell’intelligenza artificiale negli ultimi anni ed è ampiamente utilizzato in applicazioni pratiche. Alcuni esempi includono reti neurali convoluzionali (CNN) per il riconoscimento di immagini, reti neurali ricorrenti (RNN) per il riconoscimento vocale e il linguaggio naturale, e reti neurali generative (GAN) per generare dati realistici come immagini e testo. Il deep learning ha rivoluzionato molte industrie e ha aperto la strada a nuove opportunità di ricerca e sviluppo nell’ambito dell’intelligenza artificiale.

Come funziona il deep learning?

Il deep learning funziona mediante l’addestramento di reti neurali artificiali profonde su grandi quantità di dati per far sì che il modello impari a riconoscere pattern e rappresentazioni dei dati in maniera automatica. Ecco una panoramica di come funziona il processo:

Architettura della rete neurale. Il deep learning utilizza reti neurali artificiali profonde, composte da molti strati di neuroni artificiali, tra cui uno strato di input, uno o più strati nascosti e uno strato di output. Ogni neurone riceve input da neuroni nel livello precedente, applica una trasformazione ai dati di input e passa l’output agli strati successivi.
Inizializzazione dei pesi. All’inizio dell’addestramento, i pesi delle connessioni tra i neuroni sono inizializzati in modo casuale o con metodi specifici. Questi pesi vengono successivamente aggiornati durante l’addestramento per ottimizzare le prestazioni della rete.
Propagazione in avanti (forward propagation). Durante la fase di addestramento, i dati di input vengono alimentati nella rete e propagati attraverso gli strati intermedi. Ogni strato applica una trasformazione ai dati di input utilizzando i pesi delle connessioni tra i neuroni. Questo processo si ripete attraverso tutti gli strati fino a raggiungere lo strato di output, che restituisce una previsione o una classificazione.
Calcolo dell’errore. La previsione prodotta dalla rete neurale viene confrontata con il valore desiderato o l’etichetta corretta per calcolare l’errore. Comunemente, si utilizza una funzione di costo (loss function) che misura la discrepanza tra la previsione del modello e i dati di training.
Retropropagazione dell’errore (backpropagation): Il processo chiave nell’addestramento delle reti neurali è la retropropagazione dell’errore. Questa fase calcola come l’errore si propaga all’indietro attraverso la rete e calcola i gradienti dei pesi rispetto alla funzione di costo. Questi gradienti vengono utilizzati per aggiornare i pesi in modo da ridurre l’errore nella previsione.
Ottimizzazione dei pesi. Durante l’addestramento, viene utilizzato un algoritmo di ottimizzazione, come la discesa del gradiente, per aggiornare gradualmente i pesi della rete in modo che l’errore diminuisca. L’obiettivo è trovare i pesi che minimizzano la funzione di costo.
Ripetizione. Il processo di propagazione in avanti, calcolo dell’errore, retropropagazione e aggiornamento dei pesi viene ripetuto per molti cicli (epoche) fino a quando la rete raggiunge una buona performance sui dati di addestramento.
Valutazione e test. Una volta addestrata, la rete può essere valutata su dati di test separati per valutare la sua capacità di generalizzazione, ossia la sua abilità di fare previsioni accurate su dati non visti precedentemente.

Questo ciclo di addestramento viene eseguito ripetutamente, e il deep learning si distingue per la sua capacità di apprendere rappresentazioni sempre più complesse dei dati attraverso strati intermedi, consentendo di affrontare problemi complessi in vari campi, come il riconoscimento di immagini, il riconoscimento vocale, la traduzione automatica e altro ancora.

Qual’è la differenza tra machine learning e deep learning?

La principale differenza tra machine learning (apprendimento automatico) e deep learning è la complessità e la profondità delle reti neurali utilizzate nei due approcci.

Architettura delle reti neurali

Nel machine learning tradizionale, le reti neurali utilizzate sono generalmente poco profonde, con pochi strati nascosti. Spesso si tratta di reti neurali con uno o due strati intermedi, come reti neurali feedforward o reti neurali ricorrenti semplici. Nel deep learning, si utilizzano reti neurali artificiali molto più profonde, con molteplici strati intermedi (detti “profondità” o “profondità profonde”). Queste reti possono avere decine, centinaia o addirittura migliaia di strati nascosti. L’uso di reti neurali profonde è una caratteristica distintiva del deep learning.

Rappresentazione dei dati

Nel machine learning, spesso è necessario estrarre manualmente le caratteristiche rilevanti dai dati (feature engineering) prima di alimentarli al modello. Gli algoritmi di machine learning tradizionali si basano su queste caratteristiche estratte per effettuare previsioni. Nel deep learning, le reti neurali profonde sono in grado di apprendere automaticamente rappresentazioni complesse dei dati durante il processo di addestramento. Questo elimina in gran parte la necessità di feature engineering, poiché il modello può scoprire le caratteristiche rilevanti direttamente dai dati grezzi.

Dimensione del dataset

Nel machine learning tradizionale, talvolta è necessario avere dataset di dimensioni significative per ottenere buone prestazioni, ma il numero di parametri del modello rimane relativamente basso.
Deep Learning: Nel deep learning, l’uso di reti neurali profonde richiede spesso dataset di addestramento molto grandi. Inoltre, le reti neurali profonde possono avere un gran numero di parametri, il che le rende più suscettibili al sovra-addestramento (overfitting) se il dataset non è sufficientemente ampio.

Complessità computazionale

Gli algoritmi di machine learning tradizionali possono essere meno computazionalmente intensivi rispetto al deep learning, poiché il numero di parametri del modello è limitato. Il deep learning richiede una grande potenza di calcolo e spesso sfrutta hardware specializzato, come le unità di elaborazione grafica (GPU) o le unità di elaborazione tensoriale (TPU), per addestrare reti neurali profonde su enormi dataset.

Deep learning: esempi e campi di applicazione

Il deep learning ha aperto le porte a una vera e propria rivoluzione nell’ambito dell’intelligenza artificiale grazie alle sue reti neurali artificiali profonde. Questa tecnologia all’avanguardia non solo ha dimostrato un notevole potenziale, ma ha anche cambiato radicalmente il panorama delle applicazioni e dei settori in cui è stata adottata. La sua capacità di apprendere rappresentazioni complesse dei dati in modo automatico e di effettuare previsioni altamente accurate ha permesso al deep learning di lasciare un’impronta indelebile in una vasta gamma di campi, dando vita a innovazioni straordinarie e aprendo nuove prospettive per il futuro.

Riconoscimento di immagini. Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono in grado di identificare oggetti e pattern all’interno di immagini con una precisione senza precedenti. Applicazioni includono il riconoscimento facciale, la classificazione di oggetti in foto, l’analisi medica per identificare malattie tramite immagini di risonanza magnetica e molto altro.
Riconoscimento vocale. I modelli di deep learning come le reti neurali ricorrenti (RNN) e i transformer hanno reso possibile il riconoscimento vocale accurato. Questo è evidente nei sistemi di assistenza vocale come Siri, Alexa e Google Assistant, che comprendono e rispondono ai comandi vocali degli utenti.
Traduzione automatica. I modelli come le reti neurali sequenziali (Seq2Seq) e i transformer, in particolare il modello GPT (Generative Pre-trained Transformer), hanno reso possibile tradurre testi da una lingua all’altra in modo molto più preciso e naturale.
Veicoli autonomi. I veicoli autonomi utilizzano reti neurali profonde per la visione computerizzata e la guida autonoma. I sistemi di assistenza alla guida, nonché i prototipi di auto completamente autonome, sfruttano il deep learning per rilevare segnali stradali, pedoni, veicoli e altro ancora, contribuendo a migliorare la sicurezza stradale e la mobilità.
Finanza e trading. Il deep learning è utilizzato per analizzare i dati finanziari, identificare modelli di mercato e prendere decisioni di trading. Algoritmi basati su reti neurali possono analizzare grandi quantità di dati finanziari in tempo reale per effettuare scelte di investimento più informate.
Sanità. Nel campo della sanità, il deep learning viene utilizzato per la diagnosi medica, l’identificazione di lesioni in immagini radiologiche, la predizione di risultati clinici e persino la scoperta di nuovi farmaci. Le reti neurali possono elaborare dati medici complessi e assistere i professionisti sanitari nelle decisioni cliniche.
Linguaggio naturale. Il deep learning è al centro delle applicazioni di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), compresa l’analisi del sentiment nei social media, la generazione di testi, la chatbot interattiva e la trascrizione automatica. Queste applicazioni stanno migliorando la comunicazione uomo-macchina in modo significativo.
Settore dell’Intrattenimento. Nel mondo dell’intrattenimento, il deep learning è utilizzato per la raccomandazione personalizzata di contenuti su piattaforme di streaming, il riconoscimento di scene in film e video, l’elaborazione delle immagini nei videogiochi e persino nella creazione di musica e arte generativa.

Il deep learning continua a evolversi e ad espandersi in nuovi campi, dimostrando il suo potenziale innovativo. Con una crescente disponibilità di dati e potenza di calcolo, il futuro del deep learning promette ulteriori avanzamenti e applicazioni sorprendenti in un’ampia varietà di settori.

Per coloro che desiderano cogliere questa straordinaria opportunità e diventare esperti nell’ambito dell’intelligenza artificiale, l’acquisizione di una formazione avanzata può fare la differenza. Un percorso formativo come un Master in intelligenza artificiale e blockchain offre un’occasione eccezionale per approfondire le conoscenze e acquisire competenze specializzate nel deep learning e in altri aspetti dell’IA. Con l’espansione prevista di questo campo e l’ampia gamma di applicazioni in continua crescita, investire in una formazione avanzata potrebbe essere una mossa strategica per chi desidera essere al centro dell’innovazione e delle opportunità di carriera nell’era dell’IA.

Credits: BiancoBlue/DepositPhotos.com