Cos'è l'apprendimento approfondito?
Il deep learning è un metodo di intelligenza artificiale (IA) che insegna ai computer a elaborare i dati in un modo che si ispira al cervello umano. I modelli di deep learning sono in grado di riconoscere pattern complessi in immagini, testo, suoni e altri dati per produrre informazioni e previsioni accurate. Puoi utilizzare i metodi di deep learning per automatizzare le attività che in genere richiedono l'intelligenza umana, come la descrizione di immagini o la trascrizione di un file audio in testo.
Perché il deep learning è importante?
L'intelligenza artificiale (IA) prova ad addestrare i computer a pensare e imparare come fanno gli umani. La tecnologia di deep learning guida molte applicazioni IA utilizzate nei prodotti di uso quotidiano, come i seguenti:
- Assistenti digitali
- Telecomandi televisivi ad attivazione vocale
- Rilevamento frodi
- Riconoscimento facciale automatico
È anche una componente fondamentale delle tecnologie emergenti come le auto a guida autonoma, la realtà virtuale e altro ancora.
I modelli di deep learning sono file di computer che i data scientist hanno addestrato per eseguire attività utilizzando un algoritmo o una serie di passaggi predefiniti. Le aziende utilizzano i modelli di deep learning per analizzare i dati e fare previsioni in varie applicazioni.
Quali sono gli usi del deep learning?
Il deep learning ha diversi casi d'uso nel settore automobilistico, aerospaziale, manifatturiero, elettronico, della ricerca medica e in altri campi. Ecco alcuni esempi di deep learning:
- Le auto a guida autonoma utilizzano modelli di deep learning per rilevare automaticamente segnali stradali e pedoni.
- I sistemi di difesa utilizzano il deep learning per segnalare automaticamente le aree di interesse nelle immagini satellitari.
- L'analisi delle immagini mediche utilizza il deep learning per rilevare automaticamente le cellule tumorali per la diagnosi medica.
- Le fabbriche utilizzano applicazioni di deep learning per rilevare automaticamente quando persone o oggetti si trovano a una distanza non sicura dalle macchine.
Puoi raggruppare questi diversi casi d'uso del deep learning in quattro grandi categorie: visione artificiale, riconoscimento vocale, elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e motori di raccomandazione.
Visione artificiale
La visione artificiale è l’abilità dei computer di estrarre informazioni più o meno dettagliate da immagini e video. I computer possono utilizzare tecniche di deep learning per comprendere le immagini nello stesso modo in cui fanno gli umani. La visione artificiale ha molteplici applicazioni, tra cui:
- Moderazione dei contenuti per rimuovere automaticamente contenuti non sicuri o inappropriati da archivi di immagini e video
- Riconoscimento facciale per identificare volti e riconoscere attributi come occhi aperti, occhiali e peli sul viso
- Etichettatura di immagini per identificare loghi di brand, abbigliamento, attrezzatura di sicurezza e altri dettagli dell'immagine
Riconoscimento vocale
I modelli di deep learning possono analizzare il discorso umano nonostante i diversi modelli di discorso, intonazione, tono, lingua e accento. Gli assistenti virtuali come Amazon Alexa e i software di trascrizione automatica utilizzano il riconoscimento vocale per eseguire attività come:
- Assistenza agli agenti di call center e classificazione automatica delle chiamate
- Conversione delle conversazioni cliniche in documentazione in tempo reale
- Sottotitolazione precisa di video e registrazioni delle riunioni per una maggiore portata dei contenuti
Elaborazione del linguaggio naturale
I computer utilizzano algoritmi di deep learning per raccogliere informazioni e significati da dati e documenti di testo. Questa capacità di elaborare testo naturale creato dall'uomo ha diversi casi d'uso, tra cui in queste funzioni:
- Agenti automatici virtuali e chatbot
- Riepilogo automatico di documenti o articoli di notizie
- Analisi di business intelligence di documenti lunghi, come e-mail e moduli
- Indicizzazione di frasi chiave che indicano sentimenti, come commenti positivi e negativi sui social media
Motori di raccomandazione
Le applicazioni possono utilizzare metodi di deep learning per tracciare l'attività degli utenti e sviluppare suggerimenti personalizzati. Possono analizzare il comportamento dei vari utenti e aiutarli a scoprire nuovi prodotti o servizi. Ad esempio, molte aziende di media e intrattenimento, come Netflix, Fox e Peacock, utilizzano il deep learning per fornire consigli video personalizzati.
Come funziona il deep learning?
Gli algoritmi di deep learning sono reti neurali modellate sul cervello umano. Ad esempio, un cervello umano contiene milioni di neuroni interconnessi che lavorano insieme per apprendere ed elaborare le informazioni. Allo stesso modo, le reti neurali di deep learning, o reti neurali artificiali, sono costituite da molti strati di neuroni artificiali che lavorano insieme all'interno del computer.
I neuroni artificiali sono moduli software chiamati nodi, che utilizzano calcoli matematici per elaborare i dati. Le reti neurali artificiali sono algoritmi di deep learning che utilizzano questi nodi per risolvere problemi complessi.
Quali sono i componenti di una rete di deep learning?
I componenti di una rete neurale profonda sono i seguenti.
Livello di Input
Una rete neurale artificiale ha diversi nodi che vi immettono dati. Questi nodi costituiscono il livello di input del sistema.
Livello nascosto
Il layer di input elabora e trasmette i dati ai livelli successivi nella rete neurale. Questi livelli nascosti elaborano le informazioni a diversi livelli, adattando il loro comportamento man mano che ricevono nuove informazioni. Le reti di deep learning hanno centinaia di livelli nascosti che possono utilizzare per analizzare un problema da diverse angolazioni.
Ad esempio, se ti venisse fornita un'immagine di un animale sconosciuto da classificare, la confronteresti con animali che già conosci. Ad esempio, osserveresti la forma degli occhi e delle orecchie, le sue dimensioni, il numero di zampe e la sua pelliccia. Cercheresti di identificare schemi, come i seguenti:
- L'animale ha gli zoccoli, quindi potrebbe essere una mucca o un cervo.
- L'animale ha gli occhi di gatto, quindi potrebbe essere un tipo di gatto selvatico.
I livelli nascosti nelle reti neurali profonde funzionano allo stesso modo. Se un algoritmo di deep learning sta cercando di classificare l'immagine di un animale, ciascuno dei suoi strati nascosti elabora una caratteristica diversa dell'animale e cerca di classificarlo accuratamente.
Livello di output
Il livello di output è costituito dai nodi che generano i dati. I modelli di deep learning che generano risposte "sì" o "no" hanno solo due nodi nel livello di output. D'altra parte, quelli che producono una gamma più ampia di risposte hanno più nodi.
Cos'è il deep learning nel contesto del machine learning?
Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning. Gli algoritmi di deep learning sono emersi nel tentativo di rendere più efficienti le tecniche di machine learning tradizionali. I metodi tradizionali di machine learning richiedono un notevole sforzo umano per addestrare il software. Ad esempio, nel riconoscimento delle immagini di animali, è necessario eseguire le seguenti operazioni:
- Etichettare manualmente centinaia di migliaia di immagini di animali.
- Fare in modo che gli algoritmi di machine learning elaborino quelle immagini.
- Provare questi algoritmi su una serie di immagini sconosciute.
- Capire perché alcuni risultati non sono accurati.
- Migliorare il set di dati etichettando nuove immagini per migliorare l'accuratezza dei risultati.
Questo processo è chiamato apprendimento supervisionato. Nell'apprendimento supervisionato, l'accuratezza dei risultati migliora solo quando si dispone di un set di dati ampio e sufficientemente vario. Ad esempio, l'algoritmo potrebbe identificare accuratamente i gatti neri ma non i gatti bianchi perché il set di dati di addestramento conteneva più immagini di gatti neri. In tal caso, dovresti etichettare più immagini di gatti bianchi e addestrare nuovamente i modelli di machine learning.
Quali sono i vantaggi del deep learning rispetto al machine learning?
Una rete di deep learning offre i seguenti vantaggi rispetto al machine learning tradizionale.
Elaborazione efficiente dei dati non strutturati
I metodi di machine learning trovano i dati non strutturati, come i documenti di testo, difficili da elaborare perché il set di dati di addestramento può avere infinite variazioni. D'altra parte, i modelli di deep learning possono comprendere dati non strutturati e fare osservazioni generali senza l'estrazione manuale delle funzionalità. Ad esempio, una rete neurale può riconoscere che queste due diverse frasi di input hanno lo stesso significato:
- Puoi dirmi come effettuare il pagamento?
- Come trasferisco il denaro?
Relazioni nascoste e individuazione di modelli
Un'applicazione di deep learning può analizzare grandi quantità di dati in modo più approfondito e rivelare nuove informazioni per le quali potrebbe non essere stata addestrata. Ad esempio, consideriamo un modello di deep learning addestrato per analizzare gli acquisti dei consumatori. Il modello ha dati solo per gli articoli che hai già acquistato. Tuttavia, la rete neurale artificiale può suggerire nuovi articoli che non hai acquistato confrontando i tuoi modelli di acquisto con quelli di altri clienti simili.
Apprendimento senza supervisione
I modelli di deep learning possono apprendere e migliorare nel tempo in base al comportamento degli utenti. Non richiedono grandi variazioni di set di dati etichettati. Ad esempio, si consideri una rete neurale che corregge automaticamente o suggerisce parole analizzando le abitudini di digitazione. Si supponga che il modello sia stato addestrato in lingua inglese e possa eseguire un controllo ortografico su parole inglesi. Tuttavia, se digiti frequentemente parole non inglesi, come danke, la rete neurale apprende e corregge automaticamente anche queste parole.
Elaborazione di dati instabili
I set di dati instabili presentano grandi variazioni. Un esempio sono gli importi del rimborso di un prestito in banca. Una rete neurale di deep learning può classificare e ordinare anche quei dati, ad esempio analizzando le transazioni finanziarie e segnalandone alcune per il rilevamento delle frodi.
Quali sono le difficoltà del deep learning?
Poiché il deep learning è una tecnologia relativamente nuova, alcune difficoltà derivano dalla sua implementazione pratica.
Grandi quantità di dati di alta qualità
Gli algoritmi di deep learning forniscono risultati migliori quando vengono addestrati su grandi quantità di dati di alta qualità. I valori anomali o gli errori nel set di dati di input possono influire in modo significativo sul processo di deep learning. Ad esempio, nel nostro esempio di immagini di animali, il modello di deep learning potrebbe classificare un aereo come tartaruga se immagini non di animali venissero accidentalmente introdotte nel set di dati.
Per evitare tali imprecisioni, prima di poter addestrare modelli di deep learning è necessario pulire ed elaborare grandi quantità di dati. La pre-elaborazione dei dati di input richiede grandi quantità di capacità di archiviazione di dati.
Grande potenza di elaborazione
Gli algoritmi di deep learning richiedono una elaborazione intensiva e un'infrastruttura con capacità di calcolo sufficiente per funzionare correttamente altrimenti impiegheranno molto tempo per elaborare i risultati.
Quali sono i vantaggi del deep learning nel cloud?
L'esecuzione di algoritmi di deep learning sull'infrastruttura cloud può superare molte di queste difficoltà. Puoi utilizzare il deep learning nel cloud per progettare, sviluppare e addestrare applicazioni di deep learning più velocemente.
Velocità
Puoi addestrare modelli di deep learning più velocemente utilizzando cluster di GPU e CPU per eseguire le complesse operazioni matematiche richieste dalle reti neurali. Questi modelli possono quindi essere implementati per elaborare grandi quantità di dati e produrre risultati sempre più rilevanti.
Scalabilità
Con l'ampia gamma di risorse on demand disponibili attraverso il cloud, puoi accedere alle risorse hardware praticamente illimitate per affrontare modelli di deep learning di qualsiasi dimensione. Le reti neurali possono trarre vantaggio da più processori per distribuire in modo trasparente ed efficiente i carichi di lavoro su diversi tipi e quantità di processori.
Cos'è il deep learning su AWS?
I servizi di AWS Deep Learning sfruttano la potenza del cloud computing così che si possano dimensionare le reti neurali di deep learning a un costo minore e ottimizzarle in velocità. Puoi utilizzare i servizi AWS, come i seguenti, anche per gestire completamente specifiche applicazioni di deep learning:
- Amazon Rekognition per aggiungere caratteristiche di visione artificiale personalizzabili o pre-addestrate all'applicazione.
- Amazon Transcribe per riconoscere e trascrivere automaticamente il parlato in modo accurato
- Amazon Lex per costruire chatbot intelligenti che comprendano le intenzioni, mantengano contesti di conversazione e automatizzino attività semplici in varie lingue.
Inizia a utilizzare il deep learning su AWS con Amazon SageMaker e costruisci, addestra e implementa reti neurali su vasta scala in modo facile e veloce. Puoi inoltre utilizzare le AMI di AWS Deep Learning per costruire ambienti e flussi di lavoro personalizzati per il deep learning. Crea un account AWS gratuito per iniziare oggi stesso!
Fasi successive per il deep learning in AWS
Ottieni accesso istantaneo al piano gratuito di AWS.
