Deep Learning - Apprendimento profondo

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Deep Learning: il deep learning, o apprendimento profondo, è un ramo dell’intelligenza artificiale (AI) che utilizza reti neurali artificiali multilivello per elaborare e apprendere dati in modo simile al cervello umano. A differenza dei metodi tradizionali, che richiedono l'intervento umano per definire le caratteristiche rilevanti, basato su algoritmi di apprendimento automatico (Machine Learning), il deep learning consente ai computer di riconoscere pattern complessi e prendere decisioni in autonomia, analizzando grandi quantità di dati e migliorando le proprie capacità con l’esperienza. Questo lo rende estremamente efficace in applicazioni avanzate di intelligenza artificiale (IA), come la visione artificiale, il riconoscimento facciale, la guida autonoma, l’elaborazione del linguaggio naturale e la previsione di comportamenti basati su grandi dataset.

Le reti neurali profonde (Deep Neural Networks, DNN) sono composte da più livelli (layers) di neuroni artificiali, ciascuno dei quali elabora un livello diverso di informazioni. L’apprendimento avviene attraverso la backpropagation, un processo che ottimizza i pesi dei neuroni riducendo l’errore della rete mediante un algoritmo di discesa del gradiente.

Esistono diversi tipi di reti neurali utilizzate nel deep learning. Le reti neurali convoluzionali (CNN) sono particolarmente efficaci nell'elaborazione di immagini e video, essendo utilizzate in applicazioni come i filtri fotografici avanzati e il riconoscimento degli oggetti. Le reti neurali ricorrenti (RNN), invece, sono adatte all'analisi di dati sequenziali come il testo e l'audio, essendo impiegate nei sistemi di trascrizione automatica o nei chatbot. Un'altra categoria importante è rappresentata dai Transformer, una tipologia di modello che ha rivoluzionato il settore dell’elaborazione del linguaggio naturale, dando origine a strumenti come ChatGPT e i traduttori automatici avanzati.

L’addestramento di un modello di deep learning richiede grandi quantità di dati e una potenza di calcolo elevata, spesso fornita da GPU (unità di elaborazione grafica) o infrastrutture cloud. Questo perché il modello deve analizzare migliaia o milioni di esempi prima di diventare preciso e affidabile.

Nonostante le sue potenzialità, il deep learning presenta alcune sfide. Tra queste vi sono la necessità di grandi dataset, il consumo elevato di risorse computazionali e la difficoltà di interpretare le decisioni prese dai modelli, problema noto come "black box". Tuttavia, grazie alla sua capacità di elaborare dati complessi, il Deep Learning viene utilizzato in numerosi settori, tra i quali: riconoscimento delle immagini e visione artificiale, elaborazione del linguaggio naturale (NLP), diagnostica medica, cybersecurity, finanza e business intelligence.