Il deep learning utilizza le reti neurali artificiali per apprendere dai dati. Le reti neurali sono composte da livelli di nodi interconnessi, dove ciascun nodo è responsabile dell'apprendimento di una specifica caratteristica dei dati. Partendo dal nostro esempio precedente relativo alle immagini, in una rete di riconoscimento delle immagini, il primo livello di nodi potrebbe imparare a identificare i bordi, il secondo livello potrebbe imparare a identificare le forme e il terzo livello potrebbe imparare a identificare gli oggetti.

Man mano che la rete apprende, i pesi delle connessioni tra i nodi vengono regolati in modo che la rete possa classificare meglio i dati. Questo processo è chiamato addestramento e può avvenire con una serie di tecniche, come supervised learning, unsupervised learning e reinforcement learning.

Una volta addestrata, una rete neurale può essere utilizzata per fare previsioni con nuovi dati.

Deep learning e machine learning sono entrambi rami dell'intelligenza artificiale, ma machine learning è un termine più ampio che include una varietà di tecniche, tra cui il deep learning. Sia gli algoritmi di machine learning che quelli di deep learning possono essere addestrati su dati etichettati o non etichettati, a seconda dell'attività e dell'algoritmo.

Il machine learning e il deep learning sono entrambi applicabili ad attività quali il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Tuttavia, il deep learning spesso si dimostra migliore del machine learning tradizionale in attività complesse di riconoscimento di forme come la classificazione delle immagini e il rilevamento degli oggetti grazie alla sua capacità di apprendere le rappresentazioni gerarchiche dei dati.

Il deep learning può essere utilizzato in un’ampia gamma di applicazioni, tra cui:

• Riconoscimento delle immagini: per identificare oggetti e caratteristiche nelle immagini, ad esempio persone, animali, luoghi e così via.
• Elaborazione del linguaggio naturale: per aiutare a comprendere il significato di un testo, ad esempio nei chatbot dell'assistenza clienti e nei filtri antispam.
• Finanza: per contribuire ad analizzare i dati finanziari e fare previsioni sulle tendenze del mercato.
• Conversione da testo a immagine: convertire il testo in immagini, come nell'app Google Traduttore.

Esistono diversi tipi di modelli di deep learning. Alcuni dei tipi più comuni includono:

Le reti CNN vengono utilizzate per il riconoscimento e l'elaborazione delle immagini. Sono particolarmente efficaci nell'identificare gli oggetti nelle immagini, anche quando gli oggetti sono parzialmente oscurati o distorti.

Il deep reinforcement learning viene utilizzato nella robotica e nel gameplay. È un tipo di machine learning che consente a un agente di imparare a comportarsi in un ambiente interagendo con quest'ultimo e ricevendo premi o punizioni.

Le RNN vengono utilizzate per l'elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento vocale. Riescono a comprendere particolarmente bene il contesto di una frase o di un'espressione e possono essere utilizzate per generare testo o tradurre lingue.

L'utilizzo dei modelli di deep learning offre una serie di vantaggi, tra cui:

• Apprendimento di relazioni complesse tra le caratteristiche nei dati: questo li rende più potenti rispetto ai metodi di machine learning tradizionali.
• Addestramento di grandi set di dati: questo li rende molto scalabili e in grado di apprendere da una gamma più ampia di esperienze, facendo previsioni più accurate.
• Apprendimento basato sui dati: i modelli di DL possono apprendere in base ai dati, riducendo la necessità di intervento umano per l'addestramento e aumentando l'efficienza e la scalabilità. Questi modelli apprendono da dati che vengono generati in modo continuativo, come quelli provenienti da sensori o social media.

Il deep learning comporta anche una serie di sfide, tra cui:

• Requisiti dei dati: i modelli di deep learning richiedono grandi quantità di dati da cui apprendere, il che rende difficile applicare il deep learning a problemi per cui non sono disponibili molti dati.
• Overfitting: i modelli DL possono essere soggetti a overfitting. Ciò significa che possono apprendere il rumore nei dati anziché le relazioni sottostanti.
• Bias: questi modelli possono risultare falsati, a seconda dei dati su cui si basano. Ciò può portare a previsioni non corrette o imprecise. È importante adottare misure per mitigare i bias nei modelli di deep learning.