Il deep learning indica l’apprendimento dei dati non forniti dall’uomo, ma appresi tramite sofisticati algoritmi di calcolo statistico. Questi algoritmi hanno uno scopo principale: comprendere il funzionamento del cervello umano, così da sviluppare quasi un pensiero autonomo ed imitare i comportamenti umani.
Il deep learning non solo raccoglie i dati, ma lo fa in modo gerarchico, così da poterli rielaborare ed utilizzarli su diversi livelli.
In questo modo le macchine riescono a classificare sia i dati in entrata che quelli in uscita, utilizzando solo quelli necessari per la risoluzione di un problema. Le macchine agiscono come gli esseri umani, apprendendo funzionalità complesse, ma in un lasso di tempo decisamente più ridotto.
Come funziona il deep learning?
Il Deep Learning si basa sull’utilizzo di software (in qualche caso anche hardware, come i processori NPU, o neural processing unit, o TPU, tensor processing unit) che imitano il funzionamento delle reti neurali biologiche presenti nel cervello umano e animale.
Nelle reti neurali artificiali multistrato (o multilivello), ogni strato è costituito da un ingresso (input), uno strato nascosto in cui avviene l’elaborazione dei dati, e uno strato di uscita (output).
Ciascun neurone presente in ogni strato costituisce un nodo computazionale dotato di connessioni (sinapsi) verso altri neuroni, nonché di parametri attribuiti alle singole connessioni nel corso dell’addestramento iniziale e di quello continuo.
Per sviluppare le reti neurali artificiali, si utilizzano gli stessi linguaggi di usati per codificare le applicazioni tradizionali.
Ma mentre con i software tradizionali sono gli sviluppatori a dire ai programmi quali dati utilizzare (fra tipologie di solito limitate in termini di formati e fonti) e quali regole di elaborazione seguire, nell’apprendimento profondo le reti neurali sono concepite per imparare come comportarsi direttamente dai dati.
In questo modo si realizza un processo d’apprendimento simile a quello biologico, realizzato per livelli d’astrazione crescenti.
Un livello che non soffre dei limiti massimi di prestazione che caratterizzano i sistemi di machine learning più semplici “superficiali” che non usano reti neurali.
Il deep learning permette ai sistemi di migliorare le prestazioni, man mano che si aggiungono nuovi dati di training e livelli nella rete che li elabora.
Differenza fra deep learning e machine learning
Il machine learning rappresenta una tecnica tramite la quale i computer possono apprendere dai dati utilizzando gli algoritmi per svolgere attività performanti senza richiedere una programmazione esplicita.
Il deep learning, invece, sfrutta una struttura complessa di algoritmi modellati sul cervello umano. Ciò abilita il processo di dati non strutturati come: documenti, immagini e testi.
I sistemi di Machine Learning consentono, per esempio, di:
individuare oggetti nelle immagini;
tradurre il linguaggio parlato in testo, trascrivendolo;
svolgere la selezione degli interessi dei cyber naviganti;
- puntualizzare i risultati, definendo quelli più pertinenti di una query quando gli utenti online effettuano una ricerca.
Ecco, nell’ambito di queste applicazioni, le tecniche di deep learning trovano la loro applicazione pratica.
Riassumendo, il deep learning:
- è una sottocategoria specializzata di machine learning;
- si basa su una struttura a strati di algoritmi chiamata artificial neural network (rete artificiale neurale);
- necessita di grandi quantità di dati, richiedendo un piccolo intervento umano per funzionare efficacemente;
- il transfer learning risponde alle necessità dei training dataset.
Non tutto il Machine Learning è Deep Learning. Per contro chi sviluppa tecnologie di deep learning di fatto deve conoscere e implementare tecniche di machine learning.
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Opportunità e applicazioni del deep learning
La risoluzione dei problemi di deep learning richiede una grande potenza di calcolo, a causa della natura iterativa degli algoritmi di deep learning, della loro complessità all’aumentare del numero di strati e dei grandi volumi di dati necessari per addestrare le reti.
La capacità dei metodi di deep learning di migliorare continuamente e di adattarsi ai cambiamenti nel modello d’informazione sottostante rappresenta una grande opportunità per introdurre un comportamento più dinamico negli analytics.
È possibile, ad esempio, procedere a una maggiore personalizzazione dell’analisi dei clienti (Customer Analytics).
Un’altra grande opportunità è quella di accrescere la precisione e le prestazioni nelle applicazioni, laddove le reti neurali siano in uso già da tempo.
Attraverso algoritmi migliori e una maggiore potenza di calcolo, è possibile aumentare la profondità.
Un’altra opportunità offerta dal deep learning è banalmente quella di migliorare l’efficienza delle operazioni analitiche esistenti, semplificandole.
L’impressionante miglioramento nelle prestazioni e l’evidente risparmio di tempo, rispetto al feature engineering, rappresentano un vero e proprio cambio di paradigma.
Il deep learning è riuscito a completare con successo una serie di attività che in passato i computer svolgevano con difficoltà, in particolare nel campo della percezione della macchina.
Esempi di utilizzo del deep learning
L’apprendimento automatico dei computer in questi ultimi anni ha fatto passi da giganti, tanto da trovare applicazione in diversi settori ed avvicinarsi sempre di più alle prestazioni umane come il riconoscimento facciale, linguistico e vocale.
Robotica
La creazione di robot sempre più autonomi e versatili è resa possibile dal deep learning poiché permette di dotare questi sistemi di una intelligenza multiforme. Intelligenza che include:
- il NLP non solo passivo ma anche generativo. Il riconoscimento delle immagini (e quindi quello di oggetti o impianti in produzione, permettendo anche l’identificazione di quelli difettosi; persone; animali; ambienti, etc.).
- L’elaborazione sensoriale tattile e olfattiva.
- Il processing di serie storiche per effettuare predizioni o pianificazioni.
- La capacità di compiere le azioni necessarie per affrontare vincoli temporali e/o recuperare energia, e così via.
Il riconoscimento delle immagini
La visione artificiale è sicuramente il campo del Deep Learning in cui si è già stata raggiunta stabilità ad altissimi livelli per scopi che vanno dalla classificazione di archivi fotografici alla sicurezza, passando per i sistemi di controllo di qualità industriali e i sistemi di guida autonoma.
Servizi di conferenza aziendali sono già oggi in grado di associare i nomi ai volti delle persone, e di trascrivere discussioni. Assistenti sintetici, richiamabili nelle call aziendali, possono fornire su richiesta dati di fatturato, produzione, tempi di consegna.
Accanto a queste anche altre informazioni analitiche di cui ci sia necessità durante una riunione o stipula di un contatto.
Marketing e retail
La tecnologia del deep learning ha messo a disposizione dei reparti marketing e vendite aziendali i nuovi sistemi per l’analisi delle opinioni (sentiment) espresse su social network dai clienti. Strumenti che consentono di indirizzare i gusti dei consumatori o specifici problemi d’immagine relativamente a un marchio o un prodotto.
l deep learning consente di elaborare dati storici già esistenti in azienda relativi a guasti e interventi su apparati di produzione o altri impianti. Questo serve per scegliere il fornitore migliore, definire le parti da tenere a magazzino o avviare servizi di manutenzione predittiva.
Altri campi di applicazione
Il deep learning viene applicato:
- nelle auto senza conducente;
- nei droni per la consegna di pacchi o per l’assistenza nelle situazioni di emergenza (trasporto di sangue e cibo nelle zone alluvionate o terremotate);
- nel riconoscimento facciale;
- nel riconoscimento delle immagini per individuare tumori e malattie nei raggi X; nella traduzione simultanea;
- nella classificazione degli oggetti all’interno di una fotografia;
- nella generazione automatica di un testo
altro campo di applicazione del deep learning è il riconoscimento e la sintesi vocale e linguistica per chatbot e robot di servizio che può essere adattato alle necessità di ogni azienda, soprattutto nei processi di customer care e customer support.
Come funziona? Fornisce risposte intelligenti ai clienti in modo preciso ed in tempo reale. È perfettamente in grado di estrarre le informazioni ed elaborarle per fornire la risposta più adeguata in base alla domanda del cliente.
ll Deep Learning nei sistemi di controllo qualità
Un altro settore in cui le reti neurali possono garantire un fondamentale contributo è quello dei programmi relativi ai sistemi di controllo qualità in aziende e industrie.
La qualità della produzione, infatti, nella maggior parte dei casi viene riconosciuta tramite la vista e il tatto, ossia osservando i prodotti o tastandoli con mano. Dopo aver definito il livello minimo della qualità, quindi, gli addetti al controllo qualità procedono effettuando delle cernite ed eliminando tutto quello che non corrisponde al livello minimo della qualità aziendale.
Naturalmente, in contesti di grandi produzioni, la possibilità di controllare la qualità dei prodotti tramite un programma in grado di riconoscere le caratteristiche del prodotto stesso permetterebbe un importante miglioramento nella velocità del controllo di qualità.
Le reti neurali, così come la visione artificiale, in questo contesto diventano fondamentali perché permettono di controllare la qualità dei prodotti, eventuali difetti di fabbrica, guasti, colori errati e molto altro, a seconda del campo in cui si sta operando.
Tuttavia, per assicurare un lavoro completo è necessario associare, al sistema di riconoscimento, anche un elemento meccanico in grado di eliminare i prodotti non idonei allo standard definito.
AI, Machine Learning e Deep Learning: i nuovi strumenti di business
In tutti i contesti di management aziendale ormai i sistemi di artificial intelligence, machine learning e deep learning sono uno strumento di lavoro quotidiano.
Per procedere con scelte strategiche data driven questi strumenti di analisi e interpretazione dei dati sono indispensabili alle aziende, grazie anche alla possibilità di personalizzare software e strumenti sulle proprie esigenze ed obiettivi.
AI, machine learning e deep learning rappresentano quindi dei veri e propri strumenti di business. Grazie ai quali i processi aziendali possono evolversi, e rendere l’azienda stessa più competitiva, oltre che pronta ad esplorare nuovi scenari.
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