Deep Learning: come funziona
Il deep learning è una sottocategoria del machine learning ed è strettamente correlato all’intelligenza artificiale. Tramite questo processo le macchine imparano a ragionare in maniera logica e consequenziale, attraverso le reti neurali.
Lo sviluppo di algoritmi che scalano in complessità permette di “insegnare” concetti più profondi al programma, che apprendendo un maggior numero di informazioni sarà in grado di restituire previsioni più precise e affidabili.
Il deep learnin nel dettaglio
Le reti neurali sono ciò che contraddistingue il deep learning rispetto alle altre branche dell’IA. Si tratta di algoritmi realizzati su più livelli e disposti in cascata l’uno rispetto all’altro. Ognuno di essi ha il compito di effettuare trasformazioni ed estrazioni, che vengono poi impiegate dal successivo nodo.
Per rendere questo concetto più chiaro, basta pensare a come avviene la simulazione di un processo di visione. Il primo algoritmo ha il compito di riconoscere i vertici di una figura geometrica, il secondo ne comprende la forma basilare (triangolo, rettangolo ecc.), il terzo impiega queste forme grezze per dare vita a immagini più complesse, e così via fino a ricreare una riproduzione fedele della realtà osservata dalla macchina.
Questo schema ad algoritmi successivi permette (aggiungendo sempre più nodi alla rete neurale) di creare previsioni e simulazioni molto precise. Lo si può immaginare come un cervello organico, la cui potenza di calcolo è proporzionale alle dimensioni e al numero di neuroni che lo costituiscono.
Rispetto al machine learning, il deep learning non ha limitazioni in termini di miglioramento. Questo aspetto, infatti, dipende interamente dalla quantità di dati inserita durante il training, che contribuisce ad insegnare alla macchina come essere più precisa con i risultati restituiti.
Algoritmi supervisionati e non supervisionati
Lo scopo del deep learning è quello di creare macchine pensanti, in grado di riprodurre ragionamenti logici affidabili. Per fare ciò è necessario l’apporto del data scientist, una figura professionale capace di analizzare e valorizzare i dati, riconoscendo quelli essenziali per aiutare l’IA nell’apprendimento.
In questi casi si parla di algoritmi supervisionati, in cui il ruolo dell’uomo è fondamentale e funzionale alla macchina per poter migliorare. Esiste poi un’altra tipologia di algoritmi, i non supervisionati, in cui è l’intelligenza artificiale stessa a imparare in autonomia basandosi su esperienze precedenti.
Il processo di apprendimento, in questi casi, è più complesso e si fonda su pattern. In pratica la macchina è in grado di riconoscere similitudini, relazioni o ciclicità nei dati che sta analizzando, così da creare previsioni verosimili.
Il data scientist è importante anche in questo frangente, poiché ha il compito di interpretare i risultati restituiti, “spiegando” alla macchina eventuali errori di valutazione commessi, così da evitarli in futuro.
Come si può impiegare il deep learning
Lo sviluppo di reti neurali sempre più complesse e supportate da un hardware tecnologicamente avanzato, è la chiave per creare sistemi di deep learning utili in diversi ambiti. Ecco alcuni esempi delle applicazioni più comuni:
- la computer vision è il sistema integrato nelle automobili intelligenti (ma anche in droni e robot), capaci di guidare in completa autonomia. Il deep learning in questo caso è in grado di creare il percorso migliore riconoscendo forma, dimensione e prossimità degli ostacoli;
- i chatbot sono un altro valido esempio di come sia possibile sfruttare questa tecnologia. I clienti degli e-commerce spesso nemmeno si accorgono che quello che sta rispondendo alle loro richieste di assistenza in chat è un computer intelligente;
- i sistemi di riconoscimento facciale per la videosorveglianza sono basati su un tipo di reti neurali, capaci di rilevare i tratti somatici e di confrontarli con quelli all’interno di uno specifico database;
- in ambito medico il deep learning sta aiutando i ricercatori a fare nuove scoperte sul DNA e a effettuare radiografie sempre più precise;
- per le aziende è un ottimo sistema di raccolta e analisi dati, nonché un ormai imprescindibile metodo di previsione dagli enormi benefici.