Deep learning

Il deep learning (apprendimento profondo) è un paradigma del machine learning basato sulle reti neurali (neural network). E' detto "deep" perché l'addestramento della macchina si svolge negli strati nascosti di una rete neurale profonda.

Le reti neurali profonde sono composte da molteplici strati successivi di nodi o "neuroni" artificiali. Ogni strato riceve l'input dallo strato precedente, lo elabora e passa l'output allo strato successivo. Questa struttura a strati consente al modello di apprendere gerarchie complesse di caratteristiche dai dati.

In genere, nel deep learning la rete neurale ha almeno due strati intermedi nascosti detti hidden layer, oltre allo strato iniziale di input e quello finale di output. Le reti neurali con queste caratteristiche sono dette profonde (deep).

La rete riceve in input dei dati di ingresso negli input layer. Ogni strato della rete neurale calcola i valori dello strato successivo. L'ultimo strato, detto output layer, restituisce il risultato finale.

Nelle reti neurali profonde, i livelli inferiori imparano caratteristiche più semplici (come bordi o angoli in un'immagine), mentre gli strati più profondi possono imparare concetti sempre più complessi (come oggetti o addirittura scene intere).

Nelle reti neurali profonde si verifica un apprendimento gerarchico, i livelli inferiori imparano caratteristiche più semplici (come bordi o angoli in un'immagine), mentre gli strati più profondi possono imparare concetti sempre più complessi (come oggetti o addirittura scene intere).

Per addestrare una rete neurale profonda, viene utilizzato un algoritmo chiamato backpropagation. Questo consente di regolare i pesi della rete in base all'errore ottenuto nella fase di output, ottimizzando il modello attraverso un processo chiamato discesa gradiente.

Ogni nodo della rete neurale è associato a delle funzioni matematiche, dette funzioni di attivazione. Queste funzioni determinano se e quanto un neurone deve "attivarsi" o influenzare il livello successivo. Esempi comuni includono la ReLU (Rectified Linear Unit) e la Sigmoid.

Le applicazioni del deep learning. Il deep learning è usato nel riconoscimento dei caratteri e delle immagini, nel settore della guida autonoma (driverless), la computer vision, il riconoscimento del linguaggio naturale e per l'apprendimento automatico delle macchine in genere. Il Deep Learning ha rivoluzionato campi come il riconoscimento vocale, la visione artificiale, la traduzione automatica e molti altri, grazie alla sua capacità di gestire grandi volumi di dati e di apprendere caratteristiche complesse direttamente dai dati senza bisogno di una programmazione esplicita.

Il deep learning comprende diverse tecniche e algoritmi.

• Reti Convolutazionali (CNN)
  Specializzate nel processare dati con una griglia topologica come immagini, queste reti utilizzano filtri convolutivi che passano attraverso l'immagine per estrarre caratteristiche come bordi, texture e altri aspetti visivi.
• Reti Ricorrenti (RNN)
  Sono ottimali per dati sequenziali come il testo o le serie temporali. Le RNN hanno "memoria" delle informazioni passate e questo le rende adatte per compiti come la traduzione automatica o la generazione di testo.
• Apprendimento Trasferibile (Transfer Learning)
  In questo approccio, un modello pre-addestrato su un grande set di dati viene poi personalizzato con un set di dati più specifico. È particolarmente utile quando i dati di addestramento sono limitati.
• Generative Adversarial Networks (GANs)
  Queste reti utilizzano due modelli, un generatore e un discriminatore, che lavorano in opposizione. Il generatore crea dati che assomigliano ai dati reali, mentre il discriminatore cerca di distinguere tra dati reali e generati. Questa tecnica è particolarmente nota per la generazione di immagini realistiche.
• Autoencoders
  Sono reti neurali utilizzate per l'apprendimento non supervisionato. Imparano a comprimere i dati in una rappresentazione a bassa dimensionalità e poi a decomprimerli, cercando di mantenere il più possibile l'informazione originale.
• Deep Reinforcement Learning
  Combina il deep learning con l'apprendimento rinforzato per creare sistemi che possono imparare a prendere decisioni ottimali in ambienti complessi. È famoso per applicazioni come il gioco di Go o il controllo di veicoli autonomi.
• Capsule Networks
  Queste reti cercano di superare alcune limitazioni delle CNN, specialmente nella gestione delle relazioni spaziali e nella rotazione degli oggetti nelle immagini. Utilizzano "capsule" che rappresentano gruppi di neuroni per catturare meglio queste relazioni.
• Rappresentazioni distribuite
  In linguistica computazionale, queste rappresentazioni (come Word2Vec o BERT) consentono ai modelli di catturare relazioni semantiche e sintattiche complesse tra le parole.
• Reti neurali sparse
  Mirano a emulare meglio la sparsità delle connessioni neurali nel cervello umano. Questi modelli tentano di ridurre la complessità computazionale e migliorare l'efficienza delle reti neurali.
• Reti neurali sintattiche (SyNets)
  Sono un approccio emergente che mira a unire le reti neurali con la programmazione simbolica, potenzialmente superando alcune limitazioni dell'apprendimento profondo nelle attività di ragionamento e comprensione.
• Apprendimento federato
  È un approccio al machine learning dove l'addestramento dei modelli avviene su dispositivi multipli mantenendo i dati decentralizzati, aumentando la privacy e la sicurezza dei dati.