Apprendimento profondo (DL)

Concetti fondamentali

L'idea fondamentale del Deep Learning è l'apprendimento gerarchico delle caratteristiche. A differenza degli approcci ML tradizionali, che spesso si basano sull'ingegnerizzazione manuale delle caratteristiche, i modelli DL apprendono caratteristiche progressivamente più complesse strato per strato. Ad esempio, nel riconoscimento delle immagini, i livelli iniziali potrebbero rilevare semplici bordi, quelli successivi potrebbero combinare i bordi per riconoscere le forme e quelli più profondi potrebbero identificare oggetti complessi. L'estrazione automatica delle caratteristiche è un vantaggio fondamentale, soprattutto per i dati non strutturati. I componenti chiave includono funzioni di attivazione, funzioni di perdita e algoritmi di ottimizzazione come la discesa del gradiente, che regolano i parametri della rete durante l'addestramento. Per saperne di più sulle basi, puoi consultare risorse come l'articolo di Wikipedia sulle Reti Neurali Artificiali.

Apprendimento profondo vs. apprendimento automatico

Sebbene il Deep Learning sia un sottoinsieme del Machine Learning (ML), la differenza principale sta nell'architettura e nella gestione dei dati. Gli algoritmi di ML tradizionali spesso funzionano meglio con dati strutturati ed etichettati e possono richiedere una significativa ingegnerizzazione delle caratteristiche. Il Deep Learning eccelle con grandi volumi di dati non strutturati (come immagini, audio e testo) e apprende automaticamente le caratteristiche rilevanti grazie alla sua struttura profonda e stratificata(reti neurali). Il DL richiede generalmente più dati e potenza di calcolo (spesso GPU) per l'addestramento rispetto ai metodi di ML tradizionali, ma può raggiungere prestazioni più elevate in compiti complessi come la Computer Vision (CV) e l'elaborazione del linguaggio naturale.

Architetture chiave

Diverse architetture di rete neurale sono fondamentali per il Deep Learning:

• Reti neurali convoluzionali (CNN): Molto efficaci per i dati di tipo reticolare, in particolare per le immagini, sono molto utilizzate nella classificazione delle immagini e nel rilevamento degli oggetti.
• Reti neurali ricorrenti (RNN): Progettate per dati sequenziali come testi o serie temporali, sono in grado di elaborare input di lunghezza variabile. Varianti come LSTM e GRU affrontano le sfide delle sequenze lunghe.
• Trasformatori: Inizialmente sviluppati per la PNL, questi modelli utilizzano meccanismi di auto-attenzione e hanno dimostrato un notevole successo in vari ambiti, tra cui la visione. Il concetto originale è descritto nel documento "Attention Is All You Need".

Applicazioni del mondo reale

L'apprendimento profondo è alla base di molte moderne applicazioni di intelligenza artificiale:

1. Sistemi autonomi: Nelle auto a guida autonoma, modelli DL come Ultralytics YOLO eseguono in tempo reale il rilevamento degli oggetti e la segmentazione delle immagini, identificando veicoli, pedoni e segnali stradali per consentire la navigazione.
2. Sanità: La DL sta rivoluzionando l'analisi delle immagini mediche assistendo i radiologi nell'individuazione di sottili anomalie nelle scansioni, come l'identificazione di tumori, portando a diagnosi più precoci e a migliori risultati per i pazienti, come evidenziato da iniziative di ricerca come il programma Bridge2AI del NIH.

Strumenti e strutture

Lo sviluppo di modelli DL è facilitato da diverse librerie e piattaforme software. I framework open-source più diffusi includono PyTorch (visita la homepage diPyTorch ) e TensorFlow (visita la homepage diTensorFlow ). Piattaforme come Ultralytics HUB forniscono ambienti integrati per l'addestramento, la distribuzione e la gestione di modelli DL, in particolare per le attività di computer vision.

Importanza nell'intelligenza artificiale e nella visione artificiale

Il Deep Learning è uno dei principali fattori di progresso dell'Intelligenza Artificiale (AI), in particolare nell'ambito della Computer Vision (CV). La sua capacità di apprendere da vasti insiemi di dati ha portato a scoperte in aree precedentemente considerate difficili per le macchine. Il campo deve molto a pionieri come Geoffrey Hinton, Yann LeCun e Yoshua Bengio. Organizzazioni come DeepLearning.AI e l'Association for the Advancement of Artificial Intelligence (AAAI) continuano a far progredire la ricerca e la formazione in questo settore in rapida evoluzione.