Per deep learning si intende un apprendimento approfondito. Il suo significato più profondo, però, non si limita a questo. È un sottoinsieme del Machine Learning (apprendimento automatico), in cui gli algoritmi di reti neurali artificiali sono modellati per funzionare come l’apparato cerebrale umano, imparando da grandi quantità di dati. Il deep learning è un successo per l’intelligenza artificiale, una vera e propria innovazione, da sfruttare giorno dopo giorno, per apportare miglioramenti nella vita dell’uomo. Le macchine, se utilizzate con criterio e nesso logico, possono riservare grandi tesori, così come la tecnologia stessa. Ma cos’è, nello specifico, il deep learning, e come funziona?
Cos’è il deep learning
Il deep learning è una tecnica per apprendere, esponendo le reti neurali artificiali ad ampie quantità di dati, in modo da imparare a eseguire i compiti assegnati. Apprende multipli livelli di rappresentazione che:
- Equivalgono a scale di fattori o concetti;
- Definiscono il campo di ricerca dell’apprendimento automatico e dell’intelligenza artificiale;
- Fanno sì che i concetti di basso livello definiscano quelli di livello alto.
Questo metodo di apprendimento consente si assimilare dati che non sono forniti dall’uomo, ma che sono appresi grazie all’utilizzo di algoritmi di calcolo statistico. Questi algoritmi sono utili per capire il funzionamento del cervello umano e come riesca ad interpretare le immagini e linguaggio. Chiaramente, il deep learning non è stato sempre così efficiente e ben strutturato come al giorno d’oggi. Esso si è evoluto, assieme alla tecnologia, fino ad arrivare ai risultati odierni. Oggigiorno, è una delle tecniche più stimate e utilizzate, sia per le potenzialità applicative che servono ad integrare attività tipicamente umane, sia per la possibilità di automatizzare i processi di apprendimento, con cui il sistema diventa più abile ed efficace nel corso del tempo.
Il deep learning è immediatamente correlato al machine learning, che permette ai computer di risolvere problemi più complessi. I modelli di deep learning possono anche creare nuove funzioni da soli. Le sue reti neurali vengono utilizzate per rivelare insight e relazioni nascoste dai dati che in precedenza non erano visibili. Grazie a modelli di machine learning più solidi, in grado di analizzare dati complessi e di grandi dimensioni, le aziende possono migliorare il rilevamento delle frodi, e la sicurezza informatica, sfruttando:
- l’analisi dei dati non strutturati;
- l’etichettatura dei dati;
- l’engineering delle caratteristiche;
- l’efficienza;
- la formazione.
Chiaramente, il campo è in continua evoluzione, e per questo possono esserci ancora delle limitazioni per quanto riguarda la sua resa. Un algoritmo di deep learning ha bisogno di esempi in modo che possa imparare dagli errori e migliorarne il risultato.
Come funziona il deep learning
Con il deep learning vengono simulati i processi di apprendimento del cervello biologico attraverso sistemi artificiali, che sono le reti neurali artificiali, appunto, per insegnare alle macchine non solo ad apprendere autonomamente ma a farlo in modo più profondo. Le reti neurali profonde sfruttano un numero maggiore di strati intermedi per costruire più livelli di astrazione. Il funzionamento del deep learning, visto la sua complessità, costa migliaia di dollari. A costare, nello specifico, sono le CPU (central processing unit) più avanzate e le GPU (processore composto da molti core più piccoli e più specializzati) utili a sostenere questo sistema di apprendimento. Con tale metodo, l’apprendimento non sarà lento come quello del bambino, che impiega settimane per comprendere un concetto, ma sarà immediato, e avverrà in pochi minuti.
In caso di reti neurali, la costruzione del modello di deep learning è a uso intensivo di risorse. In questo frangente, la rete neurale acquisisce gli input, che vengono elaborati in strati nascosti utilizzando pesi che vengono regolati durante la formazione. Il modello è in grado così di restituire una previsione. I pesi vengono regolati in base agli input di formazione per fare previsioni migliori. I modelli di deep learning impiegano molto tempo nella formazione di grandi quantità di dati, motivo per cui la computazione a elevate prestazioni è così importante.
Il futuro del deep learning risiede in un unico grande scopo: offrire all’uomo la capacità di essere capito dalla macchina, attraverso la comprensione del linguaggio orale e dei gesti. Lo studio degli algoritmi intelligenti è utile per la creazione di macchine pensanti, con le quali poter interagire senza bisogno di mouse e tastiera e che serviranno a semplificare la vita nella sua gestione quotidiana.
Le soluzioni di deep learning hanno bisogno di almeno tre ingredienti fondamentali: algoritmi di apprendimento automatico dai dati, molti dati per l’addestramento e molta potenza di calcolo e memoria.
Le reti neurali biologiche non sono tutte uguali, così come quelle artificiali. Per capirle, c’è bisogno di uno studio approfondito, perché è solo attraverso la loro comprensione che si potrà agire e sviluppare un piano adatto ad esse. Per far acquisire una conoscenza, ad una rete neurale, solitamente si passa mediante 3 step:
- apprendimento;
- test;
- messa in produzione.
Nella prima fase, si inserisce nella rete un input relativo a un esercizio del quale la rete conosce l’esito corretto. La rete darà un output sbagliato, perché, il passaggio da uno strato all’altro avviene in modo casuale. Nonostante questo, però, capisce cosa ha sbagliato, torna indietro, e cerca di avvicinarsi, il più possibile, al percorso corretto. Nella seconda fase, invece, il programmatore capisce se la rete è pronta o meno ad elaborare problemi veri su nuovi dati. In ultima fase, superato il test, si mette in produzione la rete, ma si creano anche dei sistemi di feedback, che possono garantire la segnalazione di un eventuale malfunzionamento.
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Studiare il deep learning: le lauree informatiche
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Credits Immagine: worawut prasuwan / getty images
