Deep Learning: cosa è, spiegazione semplice

Deep Learning: un semplice esempio per spiegare cos’è

Cerchiamo anzitutto di spiegare il concetto di deep learning in modo semplice, comprensibile anche ai non addetti ai lavori.

Immagina di avere un mucchio di fotografie diverse di gatti e cani ma senza alcuna etichetta che indichi quale animale sia presente in ogni foto. Il tuo compito è organizzare queste foto in due pile separate, una per i gatti e una per i cani, ma non hai mai visto prima un gatto o un cane, quindi non sai come distinguere tra i due.

Qui entra in gioco il deep learning. E’ un po’ come un bambino che impara a riconoscere la differenza tra i due animali: all’inizio fa molti errori, ma con il tempo e con l’esposizione a più e più immagini, inizia a notare caratteristiche come il tipo di pelo, la forma delle orecchie, la dimensione e altri dettagli che differenziano i gatti dai cani.

Nel deep learning, algoritmi sofisticati svolgono il ruolo del bambino. Inizialmente, “vedono” le immagini senza comprenderle, ma dopo averne processato un gran numero attraverso diversi “strati” di apprendimento – che sono un po’ come i livelli di comprensione che il bambino sviluppa – iniziano a riconoscere modelli complessi.

Lo strato più superficiale potrebbe solo notare i bordi e le linee semplici, mentre strati più profondi riconoscono forme più complesse come occhi e orecchie. Alla fine, dopo questo allenamento, il sistema di deep learning sarà in grado di dire con precisione se una foto mostra un gatto o un cane, proprio come il bambino che alla fine impara la differenza.

Cos’è il Deep Learning?

Il deep learning è un metodo avanzato di machine learning che utilizza reti neurali stratificate per scoprire pattern e caratteristiche in grandi set di dati, migliorando l’apprendimento autonomo direttamente dai dati grezzi, senza bisogno di guida umana.

Questa tecnica, centrale nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale (AI), si distingue, quindi, per la sua capacità di operare attraverso l’apprendimento non supervisionato: i sistemi apprendono autonomamente e senza bisogno di input espliciti.

Il deep learning permette di effettuare analisi predittive avanzate, gestendo efficacemente i Big Data.

L’uso di algoritmi di apprendimento profondo ha rivoluzionato l’elaborazione di immagini e l’analisi di testo, sfruttando la potenza delle reti neurali convoluzionali (CNN) e reti neurali ricorrenti (RNN).

Le tecniche di deep learning permettono di ottenere un livello avanzato di automazione e apprendimento autonomo, apportando significative innovazioni in settori come la cybersecurity, la diagnostica medica e l’assistenza automatizzata.

Il deep learning trae origine dalle reti neurali degli anni ’50. L’entusiasmo iniziale fu frenato fino agli anni ’80 quando la backpropagation ha rivitalizzato il campo. Il salto decisivo è avvenuto nel 2012, con il successo di AlexNet, una rete neurale convoluzionale, nel contesto ImageNet. Da allora, ha avuto un impatto fortissimo sull’intelligenza artificiale, spingendo in avanti i confini dell’innovazione tecnologica.

Esempi pratici di applicazione del Deep Learning

Il deep learning ha rivoluzionato svariati settori grazie alla sua capacità di gestire complessi problemi di classificazione e predizione. Ecco alcuni esempi pratici di come viene utilizzato il deep learning:

• Riconoscimento visivo. In ambito medico viene impiegato per analizzare immagini radiologiche, come quelle da risonanza magnetica o TAC, aiutando i medici a rilevare anomalie e malattie, come tumori o fratture, più velocemente e con maggiore precisione rispetto ai metodi tradizionali.
• Assistenti virtuali. Siri di Apple, Google Assistant e Amazon Alexa lo utilizzano per processare il linguaggio naturale, comprendere le richieste degli utenti e fornire risposte pertinenti. Questi sistemi migliorano costantemente la loro capacità di comprendere accenti diversi e contesti complessi grazie all’apprendimento dalle interazioni con gli utenti.
• Guida autonoma. E’ molto utilizzato nel settore dell’automotive per lo sviluppo di veicoli autonomi. Tramite l’analisi di enormi quantità di dati provenienti da sensori e telecamere, i veicoli sono in grado di riconoscere ostacoli, segnali stradali, pedoni e altri veicoli per navigare in sicurezza.
• Traduzione automatica. Servizi come Google Translate lo impiegano per fornire traduzioni istantanee e sempre più accurate tra diverse lingue, analizzando e “comprendendo” enormi corpora di testo bilingue per migliorare la qualità delle traduzioni.
• Speech recognition. Il deep learning è al centro dei sistemi di trascrizione automatica, capaci di convertire il linguaggio parlato in testo scritto con una precisione sempre maggiore, utilizzati sia in dispositivi mobili sia in applicazioni professionali, come la trascrizione di riunioni o la generazione di sottotitoli in tempo reale.
• Suggerimenti automatici. Piattaforme come Netflix e Spotify lo usano per analizzare le abitudini di ascolto o di visione degli utenti e suggerire film, programmi TV o musica che potrebbero piacere, personalizzando la user experience.
• Sicurezza informatica. Nel campo della cybersecurity, il deep learning aiuta ad identificare schemi che potrebbero indicare un cyber-attacco, analizzando il traffico di rete per rilevare comportamenti anomali che potrebbero segnalare la presenza di malware o altre minacce.

I professionisti dell’Apprendimento Profondo

I professionisti IT che utilizzano il deep learning lavorano principalmente nell’ambito della data science. Ecco alcuni esempi:

• I Data Scientist sfruttano il deep learning per sviluppare modelli che possono analizzare grandi volumi di dati non strutturati o complessi. Lavorano con set di dati eterogenei per estrarre pattern e insights significativi.
• I Machine Learning Engineers progettano e implementano modelli di machine learning, comprese le architetture di deep learning. Essi ottimizzano gli algoritmi per funzionare efficacemente su larga scala.
• Gli AI Engineer sviluppano sistemi di intelligenza artificiale che possono includere capacità di apprendimento profondo. Integrano queste tecnologie in applicazioni e servizi.

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