Il Deep Learning (letteralmente apprendimento profondo) è il ramo più avanzato del Machine Learning. Indica quella branca dell’Intelligenza Artificiale che fa riferimento agli algoritmi ispirati alla struttura e alla funzione del cervello chiamate reti neurali artificiali. Si tratta di un insieme di tecniche basate su reti neurali artificiali organizzate in diversi strati: ognuno calcola i valori del successivo, al fine di elaborare l’informazione completa.

Il Deep Learning, operando mediante intelligenza artificiale, permette di classificare autonomamente i dati e strutturarli gerarchicamente. Simulando la mente umana e migliorando le proprie prestazioni con l’apprendimento continuo trova i dati più rilevanti. La rivoluzione apportata dal Deep Learning è data dalla capacità, simile a quella umana, di elaborare i dati. Grazie a questa facoltà, la macchina apprende e perfeziona funzionalità sempre più complesse.

Deep Learning e apprendimento a cascata

L’apprendimento automatico, per estrarre caratteristiche ed informazioni dai dati opera attraverso classi di algoritmi su più livelli di unità a cascata. Ogni livello successivo utilizza l’uscita del precedente come input. Gli algoritmi possono essere sia di tipo supervisionato sia non supervisionato e le applicazioni includono l’analisi di pattern e classificazione.
Le caratteristiche di maggior livello derivano da quelle di livello più basso, così, creando una rappresentazione gerarchica, questi livelli formano una gerarchia di concetti.
Come abbiamo detto, il Deep Learning rappresenta il ramo più avanzato del Machine Learning. Quindi, grazie all’apprendimento automatico, mediante una quantità sufficiente di dati, il sistema è in grado di elaborare la rappresentazione corretta. Inoltre, può risolvere problemi di apprendimento automatico senza processare precedentemente i dati, come invece avviene per le tecniche tradizionali di Machine Learning.

L’apprendimento preciso

La specialità del Deep Learning è la sua precisione, caratteristica che gli consente di soddisfare nel dettaglio le aspettative degli utenti. Ma questa sua precisione è anche un’arma a doppio taglio. Infatti, proprio a causa di questa sua caratteristica, trova il suo sviluppo solo recentemente, sebbene sia stato teorizzato negli anni ’80. La sua necessità di una grande quantità di dati etichettati e la sua richiesta di una notevole potenza elaborativa sono le richieste che ne hanno rallentato l’ingresso nel processo tecnologico.

Deep Learning e Machine Learning

In base a quanto detto il confine fra Machine Learning, apprendimento automatico superficiale, e Deep Learning, apprendimento profondo, è molto labile. Un flusso di lavoro di Machine Learning inizia con l’estrazione manuale delle caratteristiche significative dalle immagini. Esse vengono quindi utilizzate per creare un modello che categorizzi gli oggetti nell’immagine. Con un flusso di lavoro di Deep Learning, invece, vengono estratte automaticamente dalle immagini. Con l’apprendimento profondo si elimina quindi il passaggio intermedio procedendo direttamente verso il processo specifico.

Un’altra differenza fondamentale è che gli algoritmi di Deep Learning scalano con dati, mentre l’apprendimento superficiale utilizza la confluenza di dati. Per apprendimento superficiale si intendono i metodi di Machine Learning che non consentono ulteriori sviluppi in seguito al raggiungimento dei livelli di performance. Un vantaggio fondamentale delle reti di Deep Learning è la possibilità di migliorare le prestazioni con l’aumentare del formato dei dati.

Deep Learning e Reti neurali

L’apprendimento profondo, esattamente come il cervello umano, processa ed analizza i dati in arrivo per giungere ad una conclusione. Così come i neuroni biologici interconnessi formano le nostre reti neurali cerebrali, il Deep Learning sfrutta le reti neurali artificiali. Una rete neurale di fatto si presenta come un sistema “adattivo” in grado di modificare la sua struttura basandosi su dati esterni e informazioni interne che si connettono e passano attraverso la rete neurale durante la fase di apprendimento e ragionamento.

Campi di applicazione del Deep Learning

Le architetture di Deep Learning sono state applicate a diversi ambiti della nostra quotidianità.
Un campo in cui tale metodologia riscontra maggiori risultati è quello della diagnostica medica. Nella biometrica l’applicazione del concetto delle reti neurali è fondamentale per ampliare e migliorare le conoscenze del medico. La sua applicazione spazia con successo dai programmi finalizzati alla diagnostica per immagini fino al controllo di qualità nelle produzioni farmaceutiche.
Grazie alla computer vision, è possibile riprodurre la vista umana e muoversi in sicurezza, facilitando l’ambito della guida automatica. Questa consente di riconoscere gli ostacoli della carreggiata, grazie all’ausilio di sensori e telecamere in grado di elaborare le immagini.
Anche per quanto riguarda la grande distribuzione, dove il ritmo è alto e i quantitativi da controllare enormi, il deep learning può essere l’arma vincente. Le reti neurali permettono di passare al vaglio dell’Intelligenza artificiale qualità, difetti, standard sbagliati velocizzando le tempistiche.