Apprendimento profondo (DL)

L'apprendimento profondo (DL) è un sottoinsieme specializzato dell'apprendimento automatico (ML) che utilizza reti neurali artificiali a più livelli per analizzare i dati ed estrarre modelli complessi. Queste reti multistrato, spesso definite reti neurali "profonde", si ispirano alla struttura e al funzionamento del cervello umano. A differenza dei tradizionali algoritmi di apprendimento automatico che si basano sull'ingegnerizzazione manuale delle caratteristiche, gli algoritmi di deep learning sono in grado di apprendere automaticamente rappresentazioni gerarchiche dei dati, il che li rende particolarmente efficaci per compiti che coinvolgono insiemi di dati grandi e complessi.

Concetti chiave del Deep Learning

I modelli di apprendimento profondo sono costruiti utilizzando strati interconnessi di neuroni artificiali. Ogni strato elabora i dati in ingresso e passa l'output allo strato successivo. Gli strati iniziali apprendono caratteristiche semplici, mentre gli strati più profondi apprendono caratteristiche progressivamente più complesse combinando le informazioni degli strati precedenti. Questo processo di apprendimento gerarchico permette ai modelli di deep learning di catturare modelli e relazioni complesse all'interno dei dati.

Uno degli elementi fondamentali delle reti neurali profonde è la funzione di attivazione. Le funzioni di attivazione introducono la non linearità nella rete, consentendole di apprendere relazioni complesse e non lineari tra ingressi e uscite. Le funzioni di attivazione più comuni sono ReLU (Unità Lineare Rettificata), Sigmoide e Tanh (Tangente Iperbolica).

Formazione di modelli di apprendimento profondo

L'addestramento dei modelli di deep learning prevede la regolazione di weights and biases delle connessioni tra i neuroni per minimizzare la differenza tra le previsioni del modello e i valori reali. Questo avviene tipicamente utilizzando un algoritmo di ottimizzazione come Stochastic Gradient Descent (SGD) o Adam, che aggiorna iterativamente i parametri del modello in base ai gradienti calcolati di una funzione di perdita.

Il processo di addestramento utilizza spesso tecniche come la retropagazione per calcolare in modo efficiente i gradienti e la normalizzazione dei lotti per stabilizzare e accelerare il processo di addestramento. Per evitare l'overfitting, in cui il modello si comporta bene sui dati di addestramento ma male sui dati non visti, vengono comunemente impiegate tecniche di regolarizzazione come il dropout.

Applicazioni del Deep Learning

L'apprendimento profondo ha dimostrato un notevole successo in un'ampia gamma di applicazioni, tra cui:

• Computer Vision: L'apprendimento profondo alimenta i più moderni sistemi di rilevamento degli oggetti, classificazione e segmentazione delle immagini. Ad esempio, i modelli Ultralytics YOLO (You Only Look Once) sfruttano il deep learning per il rilevamento di oggetti in tempo reale in immagini e video. Scopri di più sulla computer vision e le sue applicazioni.
• Elaborazione del linguaggio naturale (NLP): I modelli di apprendimento profondo come Transformers hanno rivoluzionato le attività di NLP come la traduzione automatica, la sintesi del testo e l'analisi del sentimento. Scopri di più sull'elaborazione del linguaggio naturale.
• Riconoscimento vocale: L'apprendimento profondo viene utilizzato per sviluppare sistemi di riconoscimento vocale in grado di trascrivere accuratamente il linguaggio parlato in testo.
• Analisi delle immagini mediche: L'apprendimento profondo migliora l'analisi delle immagini mediche consentendo la diagnosi automatica delle malattie, il rilevamento delle lesioni e la pianificazione del trattamento.

Apprendimento profondo vs. apprendimento automatico

Sebbene il deep learning sia un sottoinsieme dell'apprendimento automatico, ci sono delle distinzioni fondamentali tra i due. Gli algoritmi di apprendimento automatico tradizionali richiedono spesso un'ingegnerizzazione manuale delle caratteristiche, in cui gli esperti del dominio selezionano ed estraggono attentamente le caratteristiche rilevanti dai dati. Al contrario, i modelli di deep learning possono apprendere automaticamente rappresentazioni gerarchiche di caratteristiche direttamente dai dati grezzi, riducendo la necessità di un'ingegnerizzazione manuale delle caratteristiche.

I modelli di apprendimento profondo richiedono in genere un numero di dati significativamente maggiore rispetto agli algoritmi di apprendimento automatico tradizionali per ottenere buone prestazioni. Questo perché i modelli di deep learning hanno un gran numero di parametri che devono essere appresi durante l'addestramento. Tuttavia, grazie alla crescente disponibilità di grandi dataset e ai progressi della potenza di calcolo, il deep learning è diventato sempre più fattibile ed efficace per un'ampia gamma di compiti. Scopri di più sull'apprendimento automatico.

Esempi di Deep Learning in applicazioni del mondo reale

1. Auto a guida autonoma: L'apprendimento profondo svolge un ruolo cruciale nel consentire ai veicoli autonomi di percepire e comprendere l'ambiente circostante. Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono utilizzate per elaborare le immagini delle telecamere e identificare oggetti come pedoni, veicoli e segnali stradali. Le reti neurali ricorrenti (RNN) possono elaborare i dati sequenziali provenienti dai sensori per prevedere i movimenti futuri di altri oggetti e prendere decisioni di guida. Scopri di più sull'intelligenza artificiale nelle auto a guida autonoma.
2. Assistenza sanitaria: L'apprendimento profondo sta trasformando l'assistenza sanitaria consentendo un'analisi delle immagini mediche più accurata ed efficiente. Ad esempio, i modelli di deep learning possono essere addestrati per rilevare anomalie in immagini mediche come radiografie, TAC e risonanze magnetiche, assistendo i radiologi nella diagnosi di malattie come il cancro. Il deep learning viene utilizzato anche per analizzare le cartelle cliniche elettroniche e sviluppare piani di trattamento personalizzati per i pazienti. Scopri di più sull'IA nell'assistenza sanitaria.