Il deep learning, un sottoinsieme del machine learning basato su IA, utilizza reti neurali multistrato per simulare le funzioni del cervello umano, consentendo ai computer di riconoscere schemi e prendere decisioni. Eccelle nelle attività che richiedono un'intelligenza umana, imparando direttamente da estesi set di dati senza estrarre manualmente le funzionalità.
Da sempre, fin da quando sono stati creati i primi sistemi digitali, gli informatici hanno lavorato per migliorarne le funzionalità fino a raggiungere l'intelligenza umana. Purtroppo, anche se i computer hanno dimostrato la loro superiorità in termini di memoria, velocità e precisione, non sono mai stati in grado di eguagliare il cervello umano quando si tratta di interpretare il mondo esterno e di utilizzare tali informazioni per prendere decisioni logiche basate su evidenze.
L'intento del deep learning è proprio quello di cambiare la situazione. Basata su reti complesse progettate per emulare i processi decisionali del cervello umano, questa tecnologia è fondamentale per consentire alle macchine di riconoscere gli schemi, effettuare previsioni ed eseguire attività che in precedenza l'intelligenza digitale non era in grado di gestire.
Sebbene si tratti di una tecnologia relativamente nuova, la storia del deep learning può essere ricondotta alla metà del XX secolo con l'introduzione del concetto di "reti neurali". Tuttavia, fino a poco tempo fa, il deep learning era solo un concetto teorico nell'ambito dell'intelligenza artificiale, ma ora è diventato una realtà grazie ad aumenti esponenziali della potenza di elaborazione e della disponibilità dei dati. L'importanza del deep learning risiede nella sua capacità ineguagliabile di elaborare e apprendere da dati non strutturati, il che lo rende fondamentale in molte aree diversificate: riconoscimento di immagini e voce, elaborazione del linguaggio naturale, veicoli autonomi e molto altro ancora.
L'avvento di una tecnologia di intelligenza artificiale ampiamente disponibile ha reso il "deep learning" un termine di rilievo non solo per le aziende. Detto questo, a volte vi è confusione su ciò che effettivamente comporta il deep learning e sulla sua relazione con il machine learning (ML).
Il machine learning comprende gli strumenti, le tecniche e i processi utilizzati negli algoritmi di addestramento per effettuare previsioni o decisioni basate sui dati. Le tradizionali tecniche di ML sono in grado di eseguire un'ampia gamma di attività, dal filtraggio dello spam nelle e-mail alla raccomandazione di prodotti in base alla cronologia degli utenti. Questi metodi richiedono spesso l'intervento manuale per l'estrazione e la selezione delle funzionalità, con cui gli esperti stabiliscono su quali aspetti del modello devono concentrarsi.
Il deep learning viene utilizzato anche per insegnare agli algoritmi come intraprendere azioni informate basate su set di dati, motivo per cui costituisce un sottoinsieme o un tipo di machine learning. Ciò che distingue il deep learning dall'ML è che non si basa sull'intervento manuale quando si tratta di dati non strutturati (come immagini e testo). La progettazione di reti neurali consente di identificare automaticamente le funzioni rilevanti dei dati, aspetto che la rende particolarmente adatta per gestire attività più complesse e delicate, senza dipendere eccessivamente da agenti umani.
Sia il deep learning che il machine learning sono tipi di intelligenza artificiale che tentano di replicare l'intelligenza di livello umano nei sistemi digitali.
Il deep learning opera attraverso reti neurali, algoritmi complessi modellati sulla base del cervello umano. Queste reti sono costituite da strati di nodi o neuroni interconnessi, ciascuno progettato per eseguire calcoli specifici sui dati durante il loro passaggio attraverso la rete. Il processo inizia con lo strato di input, che riceve i dati non elaborati e ne avvia la sequenza di elaborazione che attraversa uno o più strati nascosti prima di raggiungere quello di output.
L'addestramento di una rete neurale comporta la regolazione dei pesi delle connessioni tra questi neuroni per ridurre al minimo la differenza tra l'output previsto e quello effettivo, un processo noto come retropropagazione. Durante la fase di addestramento, la rete utilizza un insieme di dati con output noti per imparare attraverso l'esempio. Il modello effettua previsioni basate sui dati di input, calcola l'errore nelle sue previsioni e quindi regola i pesi in senso inverso, dallo strato di output allo strato di input, allo scopo di ridurre l'errore nelle previsioni successive.
Di pari passo con l'iterazione attraverso numerosi cicli di previsioni, errori e regolazioni del peso, il modello diventa sempre più accurato e in grado di gestire i dati del mondo reale. Una volta adeguatamente addestrato, il modello di deep learning può quindi essere applicato a dati nuovi e sconosciuti, prendendo decisioni intelligenti basate sugli schemi appresi durante l'addestramento.
Il deep learning permette ai sistemi digitali di interpretare il mondo in maniera simile a quella umana, una capacità che in precedenza non avevano. Set di dati complessi di grandi dimensioni non hanno più bisogno che le loro funzionalità pertinenti vengano identificate o spiegate affinché il sistema sia in grado di incorporarle nel suo algoritmo. Al contrario, il deep learning consente alle macchine di estrarre informazioni utili da risorse che una volta erano al di fuori della visione dell'intelligenza artificiale: video, audio, immagini, dialoghi, ecc.
Portando l'automazione intelligente a un livello mai visto prima, il deep learning consente ai computer di svolgere attività generative che un tempo facevano affidamento sulla creatività umana, come la produzione di immagini realistiche, la composizione di musica, la gestione di conversazioni intelligenti o la codifica di programmi software potenti. Inoltre, l'elevata precisione del deep learning alimenta i progressi nelle aree in cui il margine di errore è quasi inesistente: assistenti digitali, rilevamento di frodi, riconoscimento facciale, veicoli autonomi e dispositivi medici. Queste applicazioni sottolineano il potenziale della tecnologia di migliorare la sicurezza e la praticità.
Per svolgere le attività estremamente complesse associate al riconoscimento e all'interpretazione di dati non strutturati, il deep learning si basa su diversi modelli distinti. Questi modelli variano significativamente in termini di architettura e funzionalità, ciascuno progettato per eccellere in diverse categorie di attività.
Le reti neurali convoluzionali sono specializzate nell'elaborazione di dati della griglia strutturati. Le CNN utilizzano strati convoluzionali per filtrare gli input e ottenere informazioni utili, riducendo in modo efficiente la complessità dei dati e preservando al contempo le funzionalità essenziali. Questa capacità rende le CNN altamente efficaci per attività quali il riconoscimento di immagini, la rilevazione di oggetti e persino l'analisi di immagini mediche (dove il riconoscimento di schemi e gerarchie spaziali svolge un ruolo chiave nella diagnosi medica).
Le reti neurali ricorrenti sono progettate per gestire i dati sequenziali. Le RNN possono mantenere le informazioni in "memoria" nel tempo, prendendo decisioni basate sia sull'input corrente che sulle informazioni provenienti da input precedenti. Questa caratteristica è particolarmente utile per applicazioni come la traduzione linguistica, il riconoscimento vocale e la previsione di serie temporali.
I modelli trasformatori si stanno rapidamente affermando come la base dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP) moderna. A differenza delle RNN, i trasformatori elaborano simultaneamente intere sequenze di dati, il che le rende estremamente efficienti ed efficaci per la gestione di set di dati di testo di grandi dimensioni. La loro architettura consente una migliore comprensione del contesto all'interno dei dati, potenziando attività quali il riepilogo del testo, la risposta alle domande e la generazione di testo dettagliato.
Il percettrone multistrato è la forma più basica delle reti neurali, costituita da un numero minimo di strati descritti come "feedforward", in quanto il processo di valutazione dei dati avviene in una direzione e non presenta alcun ciclo di feedback. Sebbene meno complessi rispetto ad altri modelli, gli MLP sono spesso più adatti per trattare set di dati imprevedibili o irregolari.
Come accennato in precedenza, le macchine di deep learning sono composte da architetture complesse note come reti neurali. Queste reti sono strutturate in strati, ciascuno con una funzione specifica, che lavorano insieme per elaborare dati, riconoscere schemi e produrre output in base agli input. Questi strati sono i componenti fondamentali delle tecnologie di deep learning:
Lo strato di input rappresenta la porta di accesso attraverso la quale i dati entrano nella rete neurale. Ogni neurone nello strato di input rappresenta una funzionalità dei dati di input che li prepara ad essere elaborati dagli strati successivi. La natura e la struttura dello strato di input variano a seconda del tipo e del formato dei dati analizzati.
Gli strati nascosti si trovano tra gli strati di input e di output, dove avvengono la maggior parte dei calcoli. Questi strati sono descritti come "nascosti" perché non interagiscono direttamente con l'ambiente esterno. Al contrario, eseguono trasformazioni sugli input che ricevono, estraendo e perfezionando le funzionalità man mano che i dati si spostano più in profondità nella rete. I sistemi di deep learning più sofisticati in genere presentano un elevato numero di complessi strati nascosti.
Lo strato di output è la fase finale di una rete neurale, che produce i risultati del calcolo per uso esterno. Lo strato di output interpreta le funzionalità estratte dagli strati nascosti in un risultato comprensibile: il numero di output possibili è correlato al numero di nodi in quello strato.
La capacità del deep learning di interpretare dati complessi e di apprendere da essi senza una programmazione esplicita può essere applicata in molti modi, tra cui:
Visione artificiale
La visione artificiale consente alle macchine di interpretare e interagire con il mondo visivo, rivoluzionando i settori dalla sicurezza all'assistenza sanitaria mediante l'automazione di attività come il riconoscimento di immagini e la rilevazione di oggetti.Elaborazione del linguaggio naturale
L'NLP consente alle macchine di comprendere, interpretare e generare linguaggio umano. Questa tecnologia è alla base di chatbot, servizi di traduzione in tempo reale, sintesi dei documenti, analisi di business intelligence di contenuti scritti e molto altro ancora.Guida automatica
Attraverso il deep learning, i veicoli autonomi possono interpretare i dati dei sensori per prendere decisioni in frazioni di secondo in ambienti dinamici, creando un ulteriore strato di sicurezza e controllo.Riconoscimento vocale
Questa tecnologia trasforma il linguaggio umano in un formato che i computer possono comprendere, rendendo le interfacce utente più intuitive e accessibili. È utilizzata per la conversione di dialoghi orali in formato testuale e per la generazione di sottotitoli in tempo reale.Analisi predittiva
Utilizzando i dati storici per prevedere le tendenze future, il deep learning contribuisce ad ottimizzare il processo decisionale basato sui dati in diversi settori, tra cui finanza, sanità, marketing e altri.Motori di raccomandazione
Personalizzando le esperienze utente su piattaforme digitali, il deep learning migliora i contenuti, i consigli sui prodotti e la pubblicità, con un impatto significativo sull'e-commerce e sull'intrattenimento.Apprendimento per rinforzo
Apprendendo azioni ottimali attraverso tentativi ed errori, i modelli di deep learning sono eccellenti nelle attività decisionali complesse, dai giochi di strategia alla robotica.Robotica
Il deep learning permette ai robot di interagire con gli ambienti circostanti in modo più sofisticato e autonomo, migliorando le loro applicazioni in ambiti quali la produzione manifatturiera, l'esplorazione e l'assistenza personale.Elaborazione dei segnali
L'elaborazione avanzata dei segnali con deep learning migliora l'efficienza e la precisione dell'estrazione di informazioni da vari tipi di dati, ottimizzando le comunicazioni, l'assistenza sanitaria e il monitoraggio ambientale.
Considerando i casi d'uso menzionati in precedenza, l'applicazione del deep learning nel mondo reale è quasi illimitata. Di seguito sono riportati alcuni dei modi più rilevanti con cui il deep learning sta facendo la differenza:
Nel settore governativo e di applicazione della legge, gli algoritmi di deep learning analizzano i dati transazionali per individuare schemi indicanti attività fraudolente o criminali. Attraverso il riconoscimento vocale, la visione artificiale e altre applicazioni, il deep learning aiuta ad analizzare grandi volumi di dati, migliorando la velocità e l'accuratezza dell'analisi investigativa e dell'estrazione delle prove. Al di là dell'applicazione della legge, i governi possono utilizzare il deep learning per comprendere meglio i desideri e le esigenze dei cittadini e prevedere risultati e tendenze futuri.
Il settore finanziario sfrutta il deep learning per l'analisi predittiva, che guida il trading algoritmico, la valutazione del rischio per i prestiti, la rilevazione di frodi e la gestione dei portfolio di credito e di investimento. La capacità del deep learning di analizzare i dati non strutturati per identificare schemi aiuta gli istituti finanziari a prendere decisioni più informate.
Nel servizio clienti, gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale, come chatbot e agenti virtuali, possono gestire una varietà di attività, dalla risposta alle domande frequenti all'inoltro delle chiamate al reparto o all'agente appropriato.
Le applicazioni di riconoscimento delle immagini basate sul deep learning aiutano gli specialisti e i radiologi nell'analisi di un maggior numero di immagini in minor tempo. Questa tecnologia migliora la rilevazione tempestiva delle malattie, ottimizzando al contempo l'accuratezza diagnostica.
Il deep learning consente di personalizzare l'esperienza di acquisto, prevedendo le preferenze dei clienti e semplificando la gestione dell'inventario. Aiuta i rivenditori ad anticipare le esigenze dei clienti, ottimizzare i livelli delle scorte e trovare prodotti della migliore qualità ai prezzi più bassi.
L'ambito manifatturiero si avvale del deep learning per migliorare il controllo qualità, la manutenzione predittiva e l'efficienza operativa. Grazie all'identificazione dei difetti, al monitoraggio dei processi e alla previsione di guasti delle apparecchiature, il deep learning riduce i tempi di inattività e i costi di manutenzione nei contesti industriali.
Il deep learning consente di incrementare la produttività e l'efficienza della pianificazione operativa in ambito di trasporti e logistica. Il software di manutenzione predittiva anticipa i potenziali guasti, mentre il tracciamento dei veicoli in tempo reale ottimizza la gestione della flotta.
I fornitori di energia si avvalgono del deep learning per migliorare le operazioni di call center, la pianificazione della manutenzione e la previsione dei carichi. Analizzando diversi tipi di dati, il deep learning ottiene le informazioni necessarie per informare la strategia di vendita e carico e raccomandare azioni correttive per la manutenzione di linee e apparecchiature.
Sebbene il deep learning porti notevoli progressi in diversi settori, presenta anche diverse sfide che possono ostacolarne applicazione ed efficacia. Le organizzazioni che cercano di sfruttare il deep learning devono affrontare questi ostacoli per poter trarre pieno vantaggio dalle sue funzionalità. Quando si prendono in considerazione soluzioni di deep learning, è opportuno tenere presente quanto segue:
I modelli di deep learning richiedono una grande quantità di dati di alta qualità etichettati per un addestramento efficace. Questa richiesta può costituire un ostacolo significativo, specialmente in ambiti in cui i dati sono scarsi, sensibili o costosi da reperire.
La soluzione potrebbe essere il ricorso a tecniche di aumento dei dati, che migliorano le dimensioni e la diversità dei set di dati creando versioni modificate dei dati esistenti. Inoltre, è possibile ricorrere all'apprendimento dei trasferimenti, in cui un modello sviluppato per un'attività viene ridefinito per eseguire una seconda attività correlata, riducendo la necessità di ampi set di dati nel nuovo dominio.
Il processo di addestramento dei modelli di deep learning può risultare particolarmente lento e laborioso, soprattutto quando si considera il crescente numero di modelli e set di dati disponibili. Ciò può ostacolare lo sviluppo e l'implementazione di soluzioni di intelligenza artificiale.
Tecniche quali il calcolo distribuito possono essere impiegate per accelerare il processo di addestramento dividendo il carico di lavoro tra più processori. Anche algoritmi e acceleratori hardware più efficienti possono ridurre i tempi di addestramento.
La complessità dei modelli di deep learning richiede spesso notevoli risorse computazionali, che possono essere proibitive per organizzazioni di piccole dimensioni o singoli ricercatori.
Per aggirare questo limite, gli utenti possono utilizzare servizi basati su cloud che offrono funzionalità di elaborazione IA scalabili, consentendo loro di pagare per la potenza di calcolo di cui hanno bisogno, quando ne hanno bisogno. Un altro approccio consiste nell'ottimizzare l'architettura dei modelli, rendendoli più leggeri e veloci senza comprometterne le prestazioni.
I modelli di deep learning, in particolare quelli con molti strati, possono agire da "scatola nera", rendendo difficile capire come sono arrivati a una determinata decisione. Questa mancanza di trasparenza può essere problematica, soprattutto nei settori che richiedono audit trail e responsabilità chiari.
Lo sviluppo di più modelli interpretabili o l'integrazione di tecniche come l'intelligenza artificiale spiegabile (XAI) che contribuiscono a chiarire il processo decisionale può aumentare la trasparenza.
A volte i modelli di deep learning si adattano eccessivamente ai dati di addestramento, finendo per memorizzarli piuttosto che apprendere a generalizzare da essi. Questo fenomeno si chiama "sovradattamento" e si traduce in prestazioni scadenti su dati nuovi e sconosciuti.
Per evitare il sovradattamento, è possibile utilizzare tecniche come la regolarizzazione e l'arresto anticipato per penalizzare la complessità o omettere casualmente le unità durante l'addestramento, insegnando al modello a operare correttamente in set di dati diversi.
A parte le sfide, il deep learning offre una serie di vantaggi che lo rendono uno strumento indispensabile nei settori tecnologici e aziendali moderni. I principali vantaggi dell'implementazione del deep learning includono:
I modelli di deep learning sono ben noti per la loro precisione, in particolare nelle attività che coinvolgono set di dati estremamente complessi. Ciò è dovuto alla capacità dei modelli di apprendere direttamente da grandi quantità di dati non elaborati, perfezionandone gli algoritmi e migliorandone continuamente l'accuratezza durante l'elaborazione di ulteriori informazioni.
Il deep learning compensa ciò in cui i modelli di machine learning tradizionali sono più carenti: lavorare con dati non elaborati e non strutturati. I modelli di deep learning sono in grado di rilevare e apprendere automaticamente le funzionalità rilevanti da dati complessi senza la necessità di una guida umana. Ciò semplifica il processo di preparazione dei dati e migliora la capacità della macchina di rilevare informazioni ricavate da dati altrimenti troppo diversi per i metodi di analisi convenzionali.
Il deep learning eccelle nell'identificazione di schemi e relazioni nascosti all'interno dei dati che potrebbero sfuggire agli agenti umani più esperti. Rivelando questi schemi, il deep learning fornisce alle organizzazioni nuovi dati per promuovere l'innovazione e migliorare le strategie.
Il deep learning può essere applicato senza supervisione, il che significa che può apprendere e comprendere i dati senza la necessità di set di dati etichettati. Ciò è particolarmente utile quando si ha a che fare con grandi quantità di dati non etichettati per cui l'etichettatura manuale sarebbe poco pratica o addirittura impossibile.
Grazie al lavoro con dati volatili (ad esempio flussi di dati in tempo reale in aree come l'analisi delle tendenze dei social media o le previsioni dei mercati azionari), il deep learning è in grado di adeguarsi dinamicamente ai cambiamenti negli schemi di dati. Ciò è fondamentale per le applicazioni in cui i dati sono in continua evoluzione.
Il cloud è particolarmente adatto per l'esecuzione di algoritmi di deep learning, offrendo ulteriori vantaggi per chi sceglie di abbinare queste tecnologie. Il deep learning nel cloud non ha eguali in termini di scalabilità e velocità, consentendo alle organizzazioni di disporre delle maggiori risorse e potenza di elaborazione necessarie per affrontare anche i set di dati più eterogenei.
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