'Deep learning': cos’è e come funziona l’apprendimento profondo

Il deep learning o apprendimento profondo si è affermato come una delle tecnologie più influenti degli ultimi anni. Presente in applicazioni di uso quotidiano come gli assistenti virtuali, il riconoscimento facciale o la traduzione automatica, sta inoltre trasformando settori quali la logistica, la sanità, l'industria automobilistica e la finanza. Grazie alla sua capacità di elaborare grandi volumi di dati e di apprendere in modo autonomo, il deep learning consente alle aziende di automatizzare i processi, migliorare il processo decisionale e individuare modelli nascosti. Il suo potenziale continua a crescere, stimolando l'innovazione e creando nuove opportunità in numerosi contesti.

In questo post scopriremo cos'è il deep learning, come funziona e quali sono i suoi principali vantaggi e applicazioni.

Cos’è il 'deep learning'?

Il deep learning, noto in italiano come apprendimento profondo, è una branca dell'intelligenza artificiale e del machine learning che si basa su reti neurali artificiali multistrato. Queste imitano il funzionamento del cervello umano per individuare schemi, classificare le informazioni e prendere decisioni.

Secondo il testo di riferimento Deep Learning (MIT Press), “il deep learning è una forma di apprendimento che permette ai computer di imparare dall'esperienza e di comprendere il mondo attraverso una gerarchia di concetti”. Come affermano gli autori Goodfellow, Bengio e Courville, “poiché la macchina apprende dall’esperienza, non è necessario che una persona programmi in modo esplicito tutte le conoscenze di cui il sistema ha bisogno”. Questa gerarchia di concetti rende possibile di apprendere concetti complessi costruendoli a partire da altri più semplici; un grafico di queste gerarchie avrebbe molti livelli di profondità”.

Il deep learning e il machine learning vengono spesso confusi perché, in entrambe le discipline, le macchine apprendono sulla base dei dati. Tuttavia, il deep learning si contraddistingue per la sua capacità di elaborare grandi volumi di dati non strutturati (immagini, video, audio, testo) senza richiedere una programmazione esplicita. In altre parole, grazie all'uso delle reti neurali profonde, il sistema è in grado di imparare dall'esperienza e di migliorare progressivamente le proprie prestazioni.

Il mercato globale del deep learning è in piena espansione. La società di ricerche Grand View Research prevede che il giro d’affari raggiungerà i 526,7 miliardi di dollari nel 2030, con un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 31,8%.

Come funziona il 'deep learning'?

Il deep learning funziona attraverso reti neurali profonde, ovvero modelli composti da diversi livelli che elaborano le informazioni passo dopo passo. Ogni livello riceve i dati, li elabora e li trasmette a quello successivo, come se fossero dei filtri che affinano progressivamente il risultato fino a ottenere un'interpretazione sempre più precisa. I livelli sono organizzati come segue:

• Livello in entrata. Riceve i dati iniziali e li prepara per l'elaborazione.
• Livelli nascosti. Eseguono elaborazioni complesse sui dati, individuando modelli e caratteristiche rilevanti.
• Livello in uscita. Fornisce il risultato finale o la previsione del modello.

Le reti utilizzano grandi quantità di dati e una notevole potenza di calcolo, ottenuta solitamente grazie a chip GPU (Graphics Processing Unit) e a processori avanzati progettati per eseguire operazioni in parallelo. Maggiore è la qualità dei dati e la potenza di calcolo, più accurate e utili saranno le previsioni del sistema.

Una difficoltà comune nell'apprendimento profondo è l'overfitting, che si verifica quando il modello si adatta eccessivamente ai dati di addestramento e non riesce a gestire le nuove informazioni. Per ridurre questo problema, vengono applicate diverse tecniche ─ come la regolarizzazione, il dropout o la validazione incrociata ─ che consentono di bilanciare l'apprendimento e garantire che il sistema funzioni correttamente in situazioni reali.

Benefici del 'deep learning'

Il deep learning offre una serie di vantaggi che spiegano perché sempre più aziende scelgono questa tecnologia:

• Maggiore precisione. Lavorando con grandi volumi di dati non strutturati (come immagini, audio o testo), ottiene risultati più precisi rispetto ad altri metodi di analisi.
• Apprendimento autonomo. Il sistema migliora continuamente le proprie prestazioni senza bisogno di essere riprogrammato ad ogni fase.
• Versatilità. Si adatta a diversi contesti, dalla logistica alla sanità fino all'e-commerce.
• Scalabilità. Più dati riceve, più diventa affidabile, il che lo rende ideale per le aziende in espansione.
• Diminuzione degli errori umani. Automatizza i processi complessi che richiedono rapidità e accuratezza.

Nel complesso, questi vantaggi rendono il deep learning uno strumento fondamentale per innovare, ottimizzare le operazioni logistiche e aziendali e prendere decisioni basate sui dati in modo più efficiente.

Tipi di 'deep learning'

Esistono diversi approcci al deep learning a seconda del tipo di problema che si desidera risolvere. I più importanti sono:

• Reti neurali convoluzionali (CNN). Ampiamente utilizzate nell'analisi di immagini e video. Sono in grado di identificare oggetti, volti o persino difetti in una linea di produzione.
• Reti neurali ricorrenti (RNN). Progettate per lavorare con dati sequenziali, come testi, audio o serie temporali. Trovano applicazione, ad esempio, nella traduzione automatica o nelle previsioni della domanda.
• Reti generative avversarie (GAN). Composte da due modelli che “competono” tra loro per generare nuovi contenuti, vengono impiegate per la creazione di immagini sintetiche, musica o simulazioni.
• Transformers. Un'evoluzione delle RNN che eccelle nell'elaborazione del linguaggio naturale. Sono alla base dei sistemi di chatbot e assistenti virtuali più avanzati.

Ogni tipo di rete offre funzionalità diverse e si adatta a un ambito specifico, il che rende il deep learning una tecnologia molto flessibile con applicazioni in continua espansione.

Applicazioni del 'deep learning': dalla sanità alla logistica

Il deep learning fa già parte di molte soluzioni che utilizziamo nella nostra vita quotidiana, e il suo potenziale continua a crescere in diversi settori:

• Sanità. Analisi di immagini mediche per la diagnosi precoce delle malattie, il supporto diagnostico, la scoperta di nuovi farmaci e lo sviluppo di trattamenti più personalizzati.
• Automotive. Base tecnologica dei veicoli autonomi e dei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), che interpretano l'ambiente circostante in tempo reale per prendere decisioni relative alla sicurezza stradale.
• Vendita al dettaglio ed e-commerce. Sistemi di raccomandazione che analizzano il comportamento dei clienti per proporre prodotti su misura e migliorare l'esperienza di acquisto.
• Sicurezza. Riconoscimento facciale, individuazione di modelli nei video e sorveglianza intelligente in spazi pubblici e privati.
• Logistica. Ottimizzazione dei percorsi di trasporto, analisi predittiva della domanda o gestione intelligente dei magazzini. La digitalizzazione della supply chain (ad esempio, tramite un software di gestione magazzino) e la sua automazione (con robot AMR o Pallet Shuttle automatico 3D) è indispensabile per raccogliere dati di qualità che possano essere utilizzati nel deep learning. Questo approccio permette di abbassare i costi e ottimizzare l'efficienza della supply chain.

Oltre a queste applicazioni consolidate, il deep learning apre nuove opportunità in ambiti quali la ricerca scientifica, le previsioni meteorologiche e i fenomeni meteorologici estremi, la biotecnologia e la progettazione di materiali innovativi.

'Deep learning', opportunità e prospettive

Il deep learning è diventato un motore di innovazione in numerosi settori grazie alla sua capacità di apprendere da grandi volumi di dati e di potenziare le prestazioni in modo autonomo. Dalla logistica alla sanità, dal settore automobilistico alla biomedicina, le sue applicazioni permettono di automatizzare i processi, aumentare la precisione e creare nuove opportunità commerciali.

Comprendere cos'è l'apprendimento profondo, come funziona e in quali ambiti può essere applicato è essenziale per le aziende che desiderano diventare più competitive in un contesto sempre più digitalizzato. Ci troviamo di fronte a una tecnologia che continuerà a evolversi e che, senza dubbio, segnerà il futuro dell'intelligenza artificiale.