Come fa un computer a riconoscere un viso in una fotografia? Il Deep Learning si è distinto subito nell’elaborazione delle immagini, e in pochi anni ha portato le prestazioni della visione computerizzata vicina a quella umana. Cerchiamo allora di capire cos’è il Deep Learning, come funziona e che tipo di applicazioni può avere. 

Quante cose per noi sono normali e automatiche. Secondo questa logica è verità assoluta che per esempio di fronte a un PC che riconosce l’immagine di un cane da quella di un gatto, non ci stupiamo più. Eppure, quello che oggi ci sembra scontato e normale, fino a qualche decennio fa era semplicemente impensabile. Il salto evolutivo è stato compiuto da una delle metodologie più interessanti e ricche di sviluppi dell’Intelligenza Artificiale: il Deep Learning. Sai di cosa parliamo? Scopriamolo insieme. 

Che cos’è il Deep Learning? 

La traduzione letterale è apprendimento profondo ma il Deep Learning, sotto categoria del Machine Learning e del più ampio mondo dell’Intelligenza Artificiale, sottende a qualcosa di molto più ampio del “semplice” apprendimento su più livelli delle macchine. In effetti indica quella branca dell’Intelligenza Artificiale che fa riferimento agli algoritmi ispirati alla struttura e alla funzione del cervello chiamate reti neurali artificiali. 

Si, hai capito bene, il Deep Learning è qualcosa di molto simile alle strutture neurali del nostro cervello, ma stiamo parlando sempre di qualcosa di artificiale, con i suoi vantaggi ma anche con i suoi limiti. 

In molti, negli anni, si sono cimentati nel definire nel modo più esatto possibile il concetto di Deep Learning e riassumendo potremmo arrivare ad aggiungere che il Deep Learning è l’apprendimento da parte delle “macchine” attraverso dati appresi grazie all’utilizzo di algoritmi. 

Applicando il Deep Learning, avremo quindi una “macchina” che riesce autonomamente a classificare i dati ed a strutturarli gerarchicamente, trovando quelli più rilevanti e utili alla risoluzione di un problema (esattamente come fa la mente umana), migliorando le proprie prestazioni con l’apprendimento continuo. 

Come funziona? 

Come abbiamo detto il  Deep Learning è oggi una delle tecnologie più promettenti nell’ambito dell’intelligenza artificiale per una serie di motivi che riguardano sia le potenzialità applicative per integrare attività tipicamente umane, sia la possibilità di automatizzare i processi di apprendimento. Ma come funziona precisamente? 

Sfruttando la peculiare organizzazione dell’elaborazione nota come rete neurale, il Deep Learning realizza l’apprendimento avvalendosi di classi specializzate di algoritmi disposti a più livelli. Questa organizzazione permette al sistema di effettuare da sé le operazioni di estrazione di caratteristiche, correlazione e organizzazione gerarchica dei dati con cui è alimentato. 

Quali sono i vantaggi del Deep Learning? 

 Ma eccoci arrivati al succo del discorso: perché il Deep Learning è così importante per il nostro presente e il nostro futuro? Il Deep Learning, negli ultimi anni, ha compiuto passi da gigante, ottenendo risultati che, fino a qualche decennio fa, erano pura utopia. Tale successo è dovuto alle numerose conquiste in campo informatico, relative soprattutto alla sfera dell’hardware. 

La rivoluzione apportata dal Deep Learning è tutta nella capacità, simile a quella umana, di elaborare i dati, le proprie conoscenze a livelli che non sono affatto lineari. Grazie a questa facoltà, la macchina apprende e perfeziona funzionalità sempre più complesse. 

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