Cos’è il Deep Learning?
Il Deep Learning - letteralmente apprendimento profondo - è una delle categorie del Machine Learning. È una branca dell’AI e, come tale, si basa sulle reti neurali artificiali.
Come abbiamo già visto parlando di Intelligenza Artificiale, le reti neurali artificiali sono algoritmi ispirati alla struttura del cervello umano in grado di ricreare delle “strutture di pensiero” per le macchine intelligenti.
Occupandoci di automazione industriale, noi di Tera vediamo nell’AI e nel Deep Learning uno dei modelli di sviluppo per il futuro. Queste macchine e questi sistemi sempre più intelligenti e automatizzati, in grado di implementare la produttività e la qualità delle linee, sono progettati e sviluppati per rendere le aziende sempre più competitive e performanti.
Vediamo allora come funziona il Deep Learning e le possibilità che offre alle imprese.
Dalla lettura dei dati alla risoluzione dei problemi
Potremmo definire il Deep Learning come il processo attraverso cui la macchina apprende dei dati grazie all’utilizzo di algoritmi e li struttura gerarchicamente, trovando quelli più utili alla risoluzione di un problema e migliorando le proprie prestazioni con l’apprendimento continuo.
Il modello è chiaramente il cervello umano. Le nostre reti neurali cerebrali sono formate da neuroni connessi tra loro che comunicano tramite impulsi elettrici. Riescono a selezionare le informazioni più rilevanti dalla massa di dati raccolti e ci permettono di memorizzare, calcolare e prevedere.
Le reti neurali artificiali sono, per così dire, la copia tecnologica della nostra intelligenza. Le macchine riescono ad analizzare le informazioni ricevute, a estrapolare quelle utili in un preciso momento e a catalogare tutte le altre per utilizzarle all’occorrenza.
Per farlo, vengono utilizzati algoritmi di apprendimento automatico. Tramite livelli di unità non lineari a cascata, si arriva a una gerarchia di concetti. La macchina intelligente, quindi, riesce a individuare i dati che le servono e ad arrivare alla risoluzione del problema.
Rispetto al Machine Learning, il Deep Learning ha un potenziale di miglioramento delle proprie prestazioni proporzionale all’aumentare dei dati. La rete neurale artificiale dei sistemi di Deep Learning è infatti una rete profonda, ovvero costituita da strati intermedi in grado di costruire modelli di astrazione praticamente infiniti.
Maggiore la quantità di dati, maggiori gli strati intermedi. E più la rete neurale è grande, più è efficace nell’imparare a risolvere problemi complessi. Questo perché la rete neurale del Deep Learning apprende in modo autonomo come analizzare dati grezzi e come svolgere i compiti, al contrario di quanto accade nel Machine Learning, dove è necessario l’intervento umano.
Apprendimento supervisionato, non supervisionato e per rinforzo
Per funzionare, il Deep Learningpuò utilizzare tre tipi diversi di apprendimento:
- L’apprendimento supervisionato prevede la presenza delle soluzioni nell’insieme dei dati di addestramento. In altre parole, il supervisore etichetta quali sono i segnali di output desiderati. Alcuni degli algoritmi letti dal Deep Learning sono supervisionati e servono come base per l’analisi autonoma da parte del sistema.
- L’apprendimento non supervisionato, in cui i dati non sono strutturati né etichettati. Spetta alla macchina estrapolare le informazioni significative. È quello che accade con la rappresentazione gerarchica dei dati: è il sistema che capisce da solo quali informazioni selezionare.
- L’apprendimento per rinforzo mira a costruire un sistema che attraverso le interazioni con l’ambiente migliori le proprie performance. Si tratta di “premiare” il sistema tramite feedback positivi, che lo spingano a replicare lo stesso tipo di comportamento per cui ha ricevuto un rinforzo positivo.
Il Machine Learning utilizza tutte e tre le possibilità, mentre il Deep Learning favorisce una maggiore autonomia da parte del sistema. Nell’apprendimento non supervisionato, infatti, la macchina apprende direttamente dall’esperienza senza avere esempi né risposte di riferimento.
Attraverso la tecnica esplorativa del clustering cerca le relazioni tra i dati e li raggruppa in base a caratteristiche simili. Con la riduzione della dimensione dei dati, invece, elimina i dati non significativi per concentrare l’analisi sulle informazioni che si dimostrano coerenti con uno schema.
Deep Learning: quali opportunità per le aziende?
Al pari dell’automazione industriale, il Deep Learning permette l’ottimizzazione delle risorse e la massimizzazione della produttività. I sistemi sono in grado di risolvere i problemi in modo autonomo, con esiti perfettamente prevedibili e riproducibili.
La verità è che i computer riescono a risolvere una serie di problemi sempre più complessi. Basti pensare al riconoscimento vocale o facciale, alla tecnologia dei droni e delle auto senza conducente, fino ai sistemi di manutenzione predittiva sulle infrastrutture.
Ad oggi, le macchine intelligenti possono tradurre in simultanea, generare automaticamente testi e didascalie, imitare la grafia umana, riconoscere e classificare gli elementi all’interno di fotogrammi e aggiungere suoni a filmati silenziosi.
E queste non sono che alcune delle potenzialità del Deep Learning. Per noi di Tera, il Deep Learning e l’Intelligenza Artificiale sono la fisiologica evoluzione dell’automazione industriale. I sistemi automatizzati sono altamente performanti e ognuno dei nostri macchinari può raggiungere livelli di automazione sempre più evoluti.
Automazione industriale significa anche massima competitività. Automatizzare le fasi del flusso produttivo permette di rendere l’azienda più performante, sfruttando al meglio il tempo e le risorse. E per chi vuole investire sul futuro, questa è la strada giusta.