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Deep learning come parte del machine learning

Il deep leanring, tradotto come apprendimento approfondito, è un’importante sottoarea dell’intelligenza artificiale e un metodo speciale di elaborazione delle informazioni. Vengono utilizzate reti neurali, che si basano sulla replicazione delle funzioni del cervello umano.  È una tecnica sempre più importante, la quale consente di fare previsioni o prendere decisioni basate sull’esperienza.

Le macchine apprendono come gli umani

Il cervello umano assorbe le informazioni attraverso organi sensoriali e utilizza queste informazioni per collegare ripetutamente ciò che è stato appreso a nuovi contenuti e in questo modo ampliare la conoscenza complessiva.

Sulla base delle esperienze acquisite dalle informazioni, le persone sono in grado di fare previsioni future e prendere decisioni. Similare è il deep learning, un metodo di elaborazione delle informazioni che è diventato sempre più importante negli ultimi tempi e una sottoarea del machine learning.

In computer e macchine ciò può avvenire senza che un essere umano debba modificare o espandere il codice del programma. Attraverso l’apprendimento automatico, le macchine possono adattarsi automaticamente e quindi ottimizzare le attività in base alla propria esperienza.

Il deep learning è un metodo basato sulle reti neurali ed è nato come idea qualche decennio fa. Questo metodo è stato utilizzato nella pratica solo molto più tardi, quando le prestazioni dei computer erano elevate ed era disponibile una capacità sufficiente per i elevati volumi di dati da elaborare.

Deep Learning: espansione dei contenuti

Alla base del deep learning ci sono le cosiddette reti neurali, che a loro volta sono composte da diversi strati di neuroni. Il principio di base è che i dati con determinate proprietà vengono filtrati dalle informazioni ottenute.

Tali reti neurali vengono utilizzate, ad esempio, per riconoscere immagini, testi etc. Un possibile campo di applicazione è, ad esempio, il riconoscimento facciale o il controllo vocale.

A cosa serve il Deep Learning

Il deep learning richiede grandi quantità di dati e quindi una potenza di calcolo sufficiente a creare una rete neurale corrispondente.I possibili campi di applicazione sono:

  • Il riconoscimento automatico di oggetti come i segnali stradali nella guida automatizzata
  • L’automazione industriale, sotto forma di riconoscimento e controllo vocale automatico delle macchine
  • Udito e parlato automatizzati, ad esempio per l’utilizzo di sistemi di assistenza nella sfera privata
  • Nel campo dell’elaborazione delle immagini mediche e nell’assistenza sanitaria (immagini radiografiche o simili) a fini diagnostici

Differenze tra Deep Learning e Machine Learning

Il deep learning è una forma specializzata di machine learning che prevede l’estrazione automatica di determinate caratteristiche dai dati esistenti. I dati grezzi sono resi disponibili in una rete, insieme a un compito specifico sotto forma di classificazione.

Il sistema impara ad eseguire questa attività automaticamente. Un vantaggio dell’apprendimento automatico è che i risultati vengono automaticamente migliorati all’aumentare della quantità di dati.

Deep learning nell’area dell’Industria 4.0

Il metodo di apprendimento viene spesso utilizzato per l’analisi nell’area dei big data, ovvero quando si elaborano domande con un volume di dati molto elevato.

Un importante campo di applicazione sono gli ecosistemi industriali come i parchi eolici, in cui vengono generate enormi quantità di dati dai sensori, che devono essere tutti registrati ed elaborati in tempo reale.

Il deep learning può essere utilizzato molto bene anche in altri settori dell’industria, ad esempio per prevedere processi come le attività di manutenzione.