Che cos’è il Deep Learning?

Introduzione al Deep Learning

Il deep learning è una versione avanzata del machine learning che utilizza una grande quantità di dati per addestrare un modello di AI. La differenza fondamentale è che il machine learning impiega algoritmi per analizzare i dati, mentre il deep learning si basa sul concetto di gerarchia per i suoi algoritmi. Imitando il funzionamento del cervello umano, il deep learning crea una rete neurale artificiale composta da funzioni matematiche. Attraverso un addestramento intensivo vengono eseguiti calcoli complessi, permettendo al sistema di gestire dati non strutturati e di prendere decisioni che imitano il comportamento umano.

Come funziona il Deep Learning?

Il deep learning funziona utilizzando reti neurali artificiali, che sono strutture a più livelli in grado di analizzare i dati attraverso strati di calcoli, permettendo di identificare pattern complessi e di fare previsioni accurate.

Prendiamo l’esempio di un bambino che impara a riconoscere gli uccelli nelle immagini. Il genitore prima indica l’uccello nella foto e riproduce il suono corretto. Il bambino poi cerca di imitare il suono, che viene corretto dal genitore finché il bambino non comprende la parola. Questo processo di apprendimento è simile al funzionamento delle reti neurali artificiali.

Una rete neurale artificiale è composta da diversi strati, tra cui lo strato di input, lo strato nascosto e lo strato di output, ognuno con i propri pesi e variabili. I nodi in ciascun strato analizzano diverse caratteristiche dell’immagine. Ad esempio, lo strato inferiore analizza il contrasto tra i pixel bianchi e neri, mentre il secondo strato distingue le linee basandosi sui dati del primo strato. Calcolando funzioni non lineari attraverso più strati, lo strato di output produce il valore finale, ovvero la classificazione e il riconoscimento dell’immagine.

Poiché questo tipo di reti neurali richiede più strati di neuroni per l’elaborazione dei dati, è necessario confrontarli strato per strato per funzionare, il che rende la complessità computazionale relativamente elevata. Per questo motivo il deep learning è associato al concetto di ‘profondità’.
Diagramma di una rete neurale artificiale semplice con livelli di input, nascosti e di output.

Perché il Deep Learning è importante?

Il deep learning esiste dagli anni ’80, ma solo in tempi recenti i processori ad alte prestazioni e i progressi hardware hanno migliorato significativamente la velocità e l’efficienza computazionale, rendendo possibile analizzare dati grandi e complessi tramite il deep learning. Questa tecnologia è in continua evoluzione, e ricercatori e data scientist utilizzano programmi di deep learning per il riconoscimento vocale, delle immagini e del testo, contribuendo indirettamente a varie applicazioni AI che osserviamo nella vita quotidiana.

Quali sono le applicazioni del Deep Learning?

Il deep learning è una tecnologia AI popolare con varie applicazioni, tra cui il riconoscimento vocale, l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini.
Speech recognition icon: a black head outline on a white background

Riconoscimento vocale

Lo scopo principale del riconoscimento vocale è permettere ai computer di comprendere il parlato umano e convertirlo automaticamente in testo, per poi eseguire operazioni basate sul segnale vocale. Le applicazioni comuni includono il recupero di documenti vocali, l’inserimento dati, la navigazione tramite comando vocale e il controllo di dispositivi interni (regolazione della temperatura di un termostato, accensione/spegnimento luci, gestione dei sistemi di sicurezza domestica, ecc.).

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Elaborazione del linguaggio naturale

L’elaborazione del linguaggio naturale (NLP) è una branca dell’AI che aiuta i computer a comprendere e interpretare il linguaggio umano. Le sue applicazioni sono ormai parte integrante della nostra vita quotidiana. Ad esempio, assistenti virtuali come Siri di Apple e Alexa di Amazon riconoscono i comandi degli utenti mediante il riconoscimento vocale e forniscono risposte adeguate basate sulle informazioni della conversazione, permettendo una gestione efficace delle attività personali. Con la diffusione dei dispositivi IoT, assistenti intelligenti vengono impiegati anche sul posto di lavoro per compiti come la registrazione di conferenze e l’assistenza clienti automatizzata tramite chatbot.

icon representing image recognition

Riconoscimento delle immagini

Lo scopo principale del riconoscimento delle immagini è permettere ai computer di estrarre informazioni da immagini e video, consentendo loro di comprendere i dati tramite il deep learning e di assistere l’uomo nel prendere decisioni basate sui dati. Il riconoscimento delle immagini rappresenta un settore in crescita nel deep learning, con applicazioni quali la rilevazione di difetti nei prodotti, l’imaging medico, il riconoscimento facciale e il riconoscimento delle targhe.

Benefici del Deep Learning per gli utenti industriali

Il deep learning offre vantaggi trasformativi per le industrie che cercano di migliorare l’efficienza operativa, la qualità dei prodotti e i processi decisionali. Sfruttando le reti neurali artificiali, il deep learning aiuta gli utenti industriali ad affrontare sfide complesse che i sistemi di automazione tradizionali spesso non riescono a risolvere. Di seguito alcuni benefici chiave:

Controllo di qualità migliorato

I modelli di deep learning eccellono nel rilevare difetti nei prodotti analizzando grandi quantità di dati visivi. Questi modelli possono individuare imperfezioni sottili nei materiali o nei componenti, garantendo una qualità superiore del prodotto e riducendo gli sprechi.

Manutenzione predittiva

Analizzando i dati dei sensori, il deep learning può prevedere guasti delle apparecchiature prima che si verifichino. Ciò consente ai produttori di eseguire la manutenzione in modo proattivo, riducendo i tempi di inattività e migliorando l’efficienza operativa.

Efficienza produttiva migliorata

I sistemi di visione basati sul deep learning possono gestire compiti di classificazione, come la separazione dei prodotti in base a forma, dimensione o texture. Questo livello di automazione accelera le linee di produzione e riduce al minimo l’intervento umano.

Integrazione avanzata della robotica

Il deep learning permette ai robot di adattarsi a ambienti non strutturati grazie a una migliore visione e capacità decisionali. Ciò è particolarmente vantaggioso per compiti come il prelievo casuale di oggetti, l’assemblaggio e la movimentazione dei materiali

Decisioni in tempo reale

Il deep learning consente l’analisi in tempo reale di flussi di dati complessi, permettendo alle industrie di prendere decisioni rapide e basate sui dati sul piano di produzione.

Sicurezza dei lavoratori migliorata

Il deep learning può essere utilizzato per monitorare ambienti pericolosi e garantire la sicurezza dei lavoratori rilevando condizioni non sicure o identificando quando non vengono seguiti i protocolli di sicurezza.

Sommario del Deep Learning

Il deep learning è un sottoinsieme avanzato del machine learning che imita il cervello umano utilizzando reti neurali artificiali per elaborare grandi quantità di dati. A differenza del machine learning tradizionale, che si basa su algoritmi predefiniti, il deep learning eccelle nella gestione di dati non strutturati e nell’identificazione di pattern complessi. Le sue applicazioni chiave, tra cui il riconoscimento vocale, l’elaborazione del linguaggio naturale e il riconoscimento delle immagini, stanno guidando progressi basati sull’AI in vari settori. Per gli utenti industriali, il deep learning consente un controllo di qualità migliorato, una manutenzione predittiva, un’integrazione avanzata della robotica e decisioni in tempo reale, migliorando l’efficienza operativa e la qualità dei prodotti. Con l’evoluzione continua della tecnologia del deep learning, essa riveste un ruolo sempre più critico nel plasmare le innovazioni guidate dall’AI in vari settori.
Grafica di un cervello umano con la definizione di deep learning: 'Machine learning basato su reti neurali artificiali' visualizzata accanto ad esso