Quando accediamo a Netflix e ci propone la serie giusta al momento giusto o quando un assistente vocale trascrive una frase dettata, dietro le quinte al lavoro c’è quasi sempre il deep learning, cioè la tecnologia “motore” dell’Intelligenza Artificiale e che rende possibile innovazioni come la traduzione automatica, il riconoscimento facciale e i modelli generativi.
Spesso nel linguaggio comune il termine “deep learning” viene sovrapposto a quelli di Intelligenza Artificiale e machine learning, tuttavia non sono le stesse cose. Oggi spieghiamo cos’è il deep learning, per cosa viene usato, come funziona e in cosa si distingue dal machine learning tradizionale.
Che cos’è il deep learning e per cosa viene usato
Il deep learning (DL) è una branca del machine learning (ML) e si basa su reti neurali artificiali composte da diversi strati di elaborazione. Suo obiettivo principale è permettere a un sistema di individuare autonomamente schemi e relazioni all’interno di grandi quantità di dati, così da poter classificare, generare o prevedere risultati affidabili anche in situazioni nuove.
L’approccio è l’opposto della programmazione classica: invece di scrivere a mano le regole con cui riconoscere immagini, testi o suoni, il sistema è addestrato attraverso moltissimi esempi etichettati e classificati, e sono i suoi parametri interni a organizzarsi fino ad ottenere risposte corrette anche su dati mai visti prima. Il codice non contiene nessuna regola esplicita come, per esempio, “un cane ha quattro zampe e il pelo corto”, ciò che il modello ha appreso è distribuito in un’enorme quantità di valori numerici.
Per “deep” non si intende la profondità di ragionamento, bensì il numero di strati che i dati attraversano in entrata ed uscita. Per IBM, si può definire deep learning quando la rete ha almeno quattro strati, anche se oggi i modelli ne impiegano anche decine o centinaia.
Le applicazioni del deep learning sono tantissime e, ormai, quotidiane. Lo sblocco del telefono tramite il riconoscimento facciale, la ricerca di foto per contenuto, la lettura automatica di targhe e documenti, il riconoscimento vocale per dettatura e assistenti digitali, la personalizzazione e raccomandazione di contenuti su Netflix e Spotify, la diagnostica per immagini in ambito medico, tutte queste tecnologie sfruttano il deep learning.
Come funziona il deep learning
Una rete neurale riceve in ingresso un dato grezzo, che per un computer è sempre una sequenza di numeri. Prendiamo, per esempio, una registrazione vocale: il computer la misura migliaia di volte al secondo, e solitamente ha una frequenza di campionamento di 16.000 Hz, perciò un solo secondo di audio equivale a 16.000 valori.
Questi numeri attraversano in successione una serie di strati, e in ciascuno vengono combinati con dei pesi, cioè valori numerici che stabiliscono quanta importanza attribuire a ogni segnale ricevuto. Gli strati vicini all’ingresso rispondono ad elementi semplici come, nel nostro caso, la varietà nella frequenza del suono, quelli intermedi alle sillabe, mentre quelli finali a parole e frasi complete, fino a produrre una stima in uscita sulla probabilità che la persona abbia pronunciato un determinato comando.
La rete poi formula una previsione su un esempio etichettato, stima l’entità dell’errore rispetto alla risposta corretta, e “rimanda” all’indietro l’errore, strato dopo strato, indicando ad ogni parametro in quale direzione correggersi in un procedimento chiamato retropropagazione, che si ripete milioni di volte.
Il deep learning per poter funzionare ha bisogno di due elementi: enormi quantità di dati e un’elevata potenza di calcolo, in particolar modo quella delle schede grafiche (GPU) ad alta prestazione. Il risultato dell’addestramento è un modello molto accurato che però è difficilmente interpretabile perché acquisisce conoscenze attraverso milioni di contenuti o miliardi di numeri e non in regole leggibili.
La differenza tra deep learning e machine learning
Il deep learning è una parte del machine learning: tutte le tecniche di apprendimento automatico imparano da esempi e non da regole scritte, e il deep learning è quella branca basata su reti neurali a molti strati. Per questo non sono sinonimi: ogni sistema di deep learning rientra nel machine learning, ma non vale il contrario dato che esistono molti algoritmi che non hanno a che vedere con le reti profonde.
La differenza più rilevante è che nel deep learning il dato entra in forma grezza e sono gli strati intermedi della rete a costruire autonomamente le caratteristiche rilevanti, mentre nel machine learning classico sono degli esperti a selezionare e costruire manualmente gli indicatori più utili per poi darli in ingresso ad un algoritmo in un processo chiamato feature engineering.
Il deep learning quindi è sempre la scelta migliore? Assolutamente no. Il deep learning ha un costo elevato in termini di dati, tempo e risorse di calcolo, conviene quando i dati sono tantissimi, grezzi e non strutturati, per esempio quando si tratta di pixel, audio o testo. Per gli altri casi, invece, i modelli di machine learning classici sono più indicati perché sono più rapidi, economici e più facili da interpretare.
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