Che cos'è il Deep Learning?
Definizione di Deep Learning
Deep learning è un sottoinsieme del machine Learning (ML), in cui gli algoritmi di reti neurali artificiali sono modellati per funzionare come l'apparato cerebrale umano, imparando da grandi quantità di dati.
Come funziona il deep learning?
Il Deep learning è basato su livelli di reti neurali che sono algoritmi modellati in modo approssimativo sul modo di lavorare dei cervelli umani. La formazione con grandi quantità di dati è ciò che configura i neuroni nella rete neurale. Il risultato è un modello di deep learning che, una volta formato, elabora nuovi dati. I modelli di Deep Learning acquisiscono informazioni da più origini dati e analizzano tali dati in tempo reale, senza la necessità di intervento umano. Nel deep learning, le unità di elaborazione grafica (GPU) sono ottimizzate per i modelli di formazione perché possono elaborare più calcoli contemporaneamente.
Il Deep learning è ciò che guida molte tecnologie di intelligenza artificiale (AI) in grado di migliorare l'automazione e le attività analitiche. La maggior parte delle persone incontra il deep learning ogni giorno durante la navigazione su Internet o l'uso dei telefoni cellulari. Tra le numerose altre applicazioni, il deep learning viene utilizzato per generare didascalie per i video YouTube, per eseguire il riconoscimento vocale sui telefoni e gli altoparlanti intelligenti, per consentire il riconoscimento facciale delle fotografie e per consentire la guida autonoma delle automobili. E poiché i data scientist e i ricercatori affrontano progetti di deep learning sempre più complessi che favoriscono la creazione di contesti di deep learning, questo tipo di intelligenza artificiale diventerà solo una parte più importante della nostra vita quotidiana.
Qual è la differenza tra deep learning e reti neurali?
Deep learning e reti neurali a confronto
In termini semplici, il deep learning è un nome per le reti neurali con molti livelli.
Per dare un senso ai dati osservativi, come foto o audio, le reti neurali passano i dati attraverso livelli interconnessi di nodi. Quando le informazioni passano attraverso un livello, ogni nodo del livello esegue operazioni semplici sui dati e passa in modo selettivo i risultati ad altri nodi. Ogni livello successivo si concentra su una funzionalità di livello superiore rispetto all'ultima, finché la rete non crea l'output.
Tra il livello di input e il livello di output ci sono livelli nascosti. È qui che si distingue tra reti neurali e deep learning: una rete neurale di base potrebbe avere uno o due livelli nascosti, mentre una rete di deep learning potrebbe avere decine o addirittura centinaia di livelli. L'aumento del numero di livelli e nodi diversi può aumentare la precisione di una rete. Tuttavia, più livelli possono anche significare che un modello richiederà più parametri e risorse computazionali.
Il deep learning classifica le informazioni attraverso livelli di reti neurali, che hanno un set di input che riceve dati grezzi. Ad esempio, se una rete neurale è addestrata con immagini di uccelli, può essere utilizzata per riconoscere le immagini degli uccelli. Più livelli consentono risultati più precisi, come distinguere un corvo da una cornacchia, rispetto a distinguere un corvo da un pollo. Le reti neurali consolidate, che si basano su algoritmi di deep learning, hanno diversi livelli nascosti tra i nodi di input e di output, il che significa che sono in grado di eseguire classificazioni di dati più complesse. Un algoritmo di deep learning deve essere formato con grandi set di dati, e più dati riceve, più accurato sarà; sarà necessario alimentare migliaia di immagini di uccelli prima di poter classificare accuratamente nuove immagini di uccelli.
Quando si tratta di reti neurali, la formazione del modello di deep learning è a uso intensivo di risorse. È a questo punto che la rete neurale ingerisce gli input, che vengono elaborati in strati nascosti utilizzando pesi (parametri che rappresentano la forza della connessione tra gli input) che vengono regolati durante la formazione, e il modello quindi emette una previsione. I pesi vengono regolati in base agli input di formazione per fare previsioni migliori. I modelli di Deep Learning impiegano molto tempo nella formazione di grandi quantità di dati, motivo per cui la computazione a elevate prestazioni è così importante.
Le GPU sono ottimizzate per il calcolo dei dati e sono progettate per garantire prestazioni rapide dei calcoli a matrice su larga scala. Le GPU sono la scelta migliore per l'esecuzione parallela di materiale di machine learning su larga scala (ML) e di deep learning. Di conseguenza, le applicazioni ML che eseguono un numero elevato di calcoli su grandi quantità di dati strutturati o non strutturati, ad esempio immagini, testo e video, ottengono ottime prestazioni.
I 5 motivi principali per utilizzare il deep learning
Un importante vantaggio del deep learning è che le sue reti neurali vengono utilizzate per rivelare insight e relazioni nascoste dai dati che in precedenza non erano visibili. Grazie a modelli di machine learning più solidi in grado di analizzare dati complessi e di grandi dimensioni, le aziende possono migliorare il rilevamento delle frodi, la gestione della supply chain e la sicurezza informatica, sfruttando quanto segue:
Analisi dei dati non strutturati
Gli algoritmi di deep learning possono essere formati per esaminare i dati di testo analizzando i post, le notizie e i sondaggi dei social media per fornire insight utili sul business e sui clienti.
Etichettatura dati
Il deep learning richiede dati con etichetta per la formazione. Una volta addestrato, può etichettare nuovi dati e identificare diversi tipi di dati autonomamente.
Engineering delle caratteristiche
Un algoritmo di deep learning può risparmiare tempo perché non richiede agli utenti di estrarre manualmente le funzioni dai dati grezzi.
Efficienza
Quando un algoritmo di deep learning viene adeguatamente formato, può eseguire migliaia di attività in modo continuo e più veloce rispetto agli esseri umani.
Formazione
Le reti neurali utilizzate nel deep learning hanno la capacità di essere applicate a molti tipi di dati e applicazioni diversi. Inoltre, un modello di deep learning può adattarsi con una nuova formazione con i nuovi dati.
Qual è la differenza tra intelligenza artificiale, machine learning e deep learning?
AI, machine learning e deep learning sono tutti correlati, ma hanno caratteristiche distinte:
Intelligenza artificiale (AI)
L'intelligenza artificiale consente a computer, macchine o robot di simulare le capacità di un essere umano, ad esempio prendere decisioni, riconoscere gli oggetti, risolvere i problemi e capire il linguaggio.
Machine learning (ML)
Il machine learning è un sottoinsieme dell'AI incentrato sulla creazione di applicazioni che possono apprendere dai dati per migliorarne l'accuratezza nel tempo, senza intervento umano. Gli algoritmi del machine learning possono essere formati per trovare modelli che consentano di prendere decisioni e previsioni migliori, ma in genere richiede l'intervento umano.
Deep learning
Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning che consente ai computer di risolvere problemi più complessi. I modelli di deep learning possono anche creare nuove funzioni da soli.
5 utilizzi per il deep learning
Social media
Il deep learning può essere utilizzato per analizzare un numero elevato di immagini che possono aiutare i social network a ottenere maggiori informazioni sui propri utenti. Ciò migliora gli annunci mirati e segue i suggerimenti.
Settore finanziario
Le reti neurali nel deep learning possono essere utilizzate per prevedere i valori delle azioni e sviluppare strategie di negoziazione, nonché individuare le minacce alla sicurezza e offrire una protezione contro le frodi.
Servizi sanitari
Il deep learning può svolgere un ruolo chiave nel settore sanitario analizzando le tendenze e i comportamenti nel prevedere malattie nei pazienti. Gli operatori del settore sanitario possono anche utilizzare algoritmi di deep learning per decidere i test e i trattamenti ottimali per i propri pazienti.
Sicurezza informatica
Il deep learning può rilevare le minacce avanzate meglio delle soluzioni di malware tradizionali, riconoscendo nuove attività sospette invece di rispondere a un database di minacce note.
Digital assistant
Gli assistenti digitali rappresentano alcuni degli esempi più comuni di deep learning. Con l'aiuto dell'elaborazione del linguaggio naturale (NLP), Siri, Cortana, Google e Alexa possono rispondere alle domande e adattarsi alle abitudini degli utenti.
Ostacoli all'applicazione del deep learning
Sebbene vengano scoperti nuovi usi per il deep learning, si tratta comunque di un campo in evoluzione con alcune limitazioni:
Grandi quantità di dati
Per ottenere risposte più dettagliate e astratte, il deep learning richiede grandi quantità di dati da formare. In modo simile al cervello umano, un algoritmo di deep learning ha bisogno di esempi in modo che possa imparare dagli errori e migliorarne il risultato.
Mancanza di flessibilità
Le macchine stanno ancora imparando in modi molto limitati, il che può portare a errori. Le reti di deep learning necessitano di dati per risolvere un problema specifico. Se viene richiesto di eseguire un task al di fuori di tale ambito, è probabile che non riesca.
Mancanza di trasparenza
Mentre passa attraverso milioni di datapoint per trovare modelli, può essere difficile capire come una rete neurale arrivi alla sua soluzione. Questa mancanza di trasparenza nel processo di elaborazione dei dati rende difficile identificare le distorsioni indesiderate e spiegare le previsioni.
Nonostante questi ostacoli, i data scientist si stanno avvicinando sempre più alla creazione di modelli di deep learning altamente accurati in grado di apprendere senza supervisione, il che renderà il deep learning più veloce e meno intenso dal punto di vista lavorativo.
Prodotti e soluzioni di deep learning
Con l'esplosione dei dati aziendali, i data scientist devono essere in grado di esplorare e creare modelli di deep learning in modo rapido e con maggiore flessibilità rispetto ai tradizionali hardware IT on-premise.
Oracle Cloud Infrastructure (OCI) offre la migliore capacità di elaborazione a prezzi contenuti per carichi di lavoro a uso intensivo di dati, storage cloud veloce e networking a bassa latenza e con throughput elevato con RDMA da 100 Gbps. OCI fornisce anche istanze di computazione GPU per il deep learning, immagini di facile implementazione e la flessibilità per eseguire una workstation a GPU singola o un cluster di forme multi-GPU.
Per creare, formare e distribuire modelli di machine learning su un'infrastruttura cloud a elevate prestazioni, prova Oracle Cloud Infrastructure Data Science. I data scientist possono creare e formare modelli di deep learning in molto meno tempo utilizzando le GPU NVIDIA nelle sessioni notebook. Possono inoltre selezionare la quantità di risorse di computazione e storage di cui hanno bisogno per affrontare i progetti di qualsiasi dimensione senza preoccuparsi del provisioning o della manutenzione dell'infrastruttura. Inoltre, OCI Data Science accelera la creazione dei modelli semplificando i task del data science, come l'accesso ai dati, la selezione degli algoritmi e la spiegazione dei modelli.