Deep learning spiegato semplice: tutto quello che devi sapere

Hai sentito parlare di deep learning ma non hai ancora capito che cos'è? Niente paura, sei nel posto giusto!

In questo articolo, troverai risposta a tutte le tue domande sul deep learning. Scoprirai in modo semplice e chiaro cos'è, come funziona e perché è importante.

Non è necessario essere esperti di tecnologia, basta una buona dose di curiosità e voglia di scoprire qualcosa di nuovo. Pronto a partire?

1. Che cos'è il deep learning?

Per una risposta breve, immagina di usare un computer che riesce a pensare come il cervello umano. Ecco, questo è il deep learning.

In termini più dettagliati, il deep learning è una tecnologia che insegna ai computer a riconoscere schemi nei dati, come immagini, suoni o testi come fa il cervello umano.

Il deep learning funziona infatti proprio come il cervello. Più si cresce, più si acquisiscono esperienze e conoscenze che aiutano ad affrontare situazioni nuove, anche se non sono identiche a quelle già vissute. Allo stesso modo, più dati il computer ha a disposizione, più diventa bravo nel fare previsioni e risolvere problemi complessi.

Con il deep learning il computer sviluppa una sorta di memoria che gli permette di riconoscere oggetti, testi e discorsi familiari, migliorando progressivamente mano a mano che viene allenato con un numero sempre maggiore di dati.

Grazie al deep learning, i computer possono svolgere compiti che normalmente richiederebbero l'intelligenza umana.

2.  Su cosa si basa il deep learning e come funziona?

Il deep learning utilizza un tipo di rete chiamata rete neurale artificiale, che è ispirata al funzionamento del cervello umano.

Immagina una serie di strati di neuroni, nel nostro caso unità computazionali, che lavorano insieme per elaborare i dati. Ogni strato prende informazioni da quello precedente e le rende più complesse, fino a ottenere un risultato finale, come una previsione o una classificazione.

Ma non solo. Dietro al deep learning ci sono reti neurali, algoritmi matematici, potenza computazionale e l'uso di grandi quantità di dati.

Questi elementi lavorano insieme per permettere ai computer di imparare in modo autonomo e migliorare nel tempo, proprio come il nostro cervello.

3. Qual è la differenza tra deep learning e machine learning?

Machine learning e deep learning non sono la stessa cosa, ma nemmeno tecnologie in competizione tra loro. Piuttosto, il deep learning può essere visto come un sottoinsieme avanzato del machine learning, che sfrutta tecniche più complesse per ottenere risultati ancora più precisi.

Il machine learning, o apprendimento automatico, è un ramo dell'intelligenza artificiale che permette ai computer di imparare dai dati senza essere programmati specificamente per farlo. In pratica, il computer impara da solo, cercando pattern nei dati che gli vengono forniti.

Il machine learning include una serie di algoritmi e strumenti che aiutano le macchine a comprendere queste strutture nei dati e a usarle per fare ragionamenti e risolvere compiti. Esistono diversi modi in cui le macchine cercano di individuare questi schemi nascosti nei dati.

Il deep learning è proprio una di queste metodologie: una tecnica avanzata del machine learning che fa un passo in più, permettendo ai computer di elaborare i dati in modo simile a come fa il cervello umano.

Il deep learning è quindi un sotto-dominio del machine learning. Grazie alla potenza di calcolo avanzata e ai grandi set di dati, gli algoritmi di deep learning riescono ad auto-apprendere e scoprire modelli nascosti nei dati, per poi fare previsioni sempre più precise.

4. Quali sono i tipi di modelli di deep learning?

Gli algoritmi alla base del deep learning sono estremamente complessi e, a seconda del problema che si desidera risolvere, esistono diversi tipi di reti neurali.

Reti neurali convoluzionali (CNN)

Le reti neurali convoluzionali o CNN (Convolutional Neural Networks) è l'architettura che consente di analizzare le immagini e riconoscerne i dettagli. Se usi il riconoscimento facciale sul telefono o ti sei chiesto come fa Google a capire che nella tua foto c’è un gatto e non un cane, ecco… il merito è delle CNN!

Le reti CNN sono specializzate nell’identificare pattern visivi e sono utilizzate in tutti quei compiti dove bisogna decodificare un’immagine o un video. Proprio come gli esseri umani, prima individuano i dettagli più semplici, come i bordi e i colori, poi combinano queste informazioni per formare un’immagine più completa.

Reti neurali ricorrenti (RNN)

Le reti neurali ricorrenti o RNN (RNN, Recurrent Neural Networks) sono le infrastrutture progettate per gestire la memoria nei modelli di deep learning: riescono a ricordare le informazioni ricevute in precedenza, prestandosi perfettamente all'elaborazione di dati sequenziali come testo, audio o serie temporali, analizzare discorsi, tradurre lingue, generare testi e perfino comporre musica.

Facciamo un esempio: hai mai usato la funzione di suggerimento automatico mentre scrivi un messaggio? Oppure ti sei chiesto come fanno i traduttori automatici a capire il contesto di una frase? Ecco, dietro a tutto questo ci sono proprio le RNN, che leggono una sequenza di parole e, grazie alla loro memoria interna, riescono a prevedere la parola successiva o mantenere il filo logico di una frase. Il trucco sta nei loro loop interni, che permettono di tenere traccia delle informazioni passate mentre elaborano nuovi dati. 

Il loro punto debole? A volte la loro memoria è un po' corta e dimenticano informazioni lontane nel tempo. Per risolvere questo problema sono nate varianti più avanzate, come le LSTM (Long Short-Term Memory) e le GRU (Gated Recurrent Units), che hanno una memoria più sofisticata.

Modelli di trasformatori

I modelli di trasformatori sono quelle architetture che negli ultimi anni hanno subito l'evoluzione più repentina, specialmente nel campo dell’elaborazione del linguaggio naturale (NLP). Se oggi parli con assistenti virtuali, usi traduttori automatici è grazie a loro.

La loro forza sta nel modo in cui gestiscono le informazioni: mentre le RNN leggono i dati parola per parola, come se stessero seguendo una storia pagina dopo pagina, i transformers analizzano tutto in parallelo, catturando il contesto in un solo colpo. Questo li rende molto più veloci ed efficienti nell'addestramento e nell'elaborazione di grandi volumi di testo.

Uno degli esempi più famosi? ChatGPT. I modelli transformer sono in grado di comprendere interi paragrafi, cogliere il significato delle parole e il relativo contesto, nonché generare testi fluidi e naturali.

5. Esempi di deep learning

Avrai sicuramente già sentito parlare di deep learning applicato alla guida autonoma o al riconoscimento facciale, sono gli esempi più citati ovunque. Ma il deep learning non è solo questo.

Il deep learning sta trasformando anche settori meno noti, ma altrettanto affascinanti, come la chimica computazionale e la diagnosi medica non tradizionale. Di seguito, alcuni esempi di applicazioni del deep learning  che forse non conoscevi. 

Deep learning in chimica computazionale

La chimica computazionale è un campo della chimica che utilizza modelli matematici e simulazioni per studiare le reazioni chimiche, le proprietà delle molecole e, più in generale, per cercare di prevedere il comportamento delle sostanze a livello atomico e molecolare.

La creazione di farmaci o materiali innovativi richiede anni di ricerca e test, ma il deep learning sta accelerando enormemente questo processo.

In particolare, un'area che sta subendo grandi passi avanti grazie al deep learning è quella della previsione delle strutture 3D delle molecole.

Modelli avanzati come le reti neurali generative vengono utilizzati per prevedere le proprietà chimiche di nuove molecole senza bisogno di esperimenti fisici. In pratica, questi algoritmi immaginano nuove strutture chimiche e ne valutano l’efficacia, riducendo tempi e costi di sviluppo.

Deep learning in diagnosi medica non tradizionale

Il deep learning sta portando una rivoluzione anche nel campo della medicina preventiva e diagnostica. Affiancata ai metodi tradizionali, l'intelligenza artificiale può di rendere alcune diagnosi più tempestive, oltre che meno invasive.

Gli approcci che impiegano l'intelligenza artificiale e in particolare il deep learning sono infatti già stati adottati  in numerosi studi con risultati promettenti.

Un esempio riguarda l'uso del deep learning nella diagnosi del morbo di Parkinson, dove vengono analizzati aspetti come l'andatura, il movimento degli arti superiori, il linguaggio e l'espressione facciale del paziente. L'approccio che combina modalità diagnostiche tradizionali e di intelligenza artificiale, ha dimostrato di essere particolarmente efficace nel monitorare l'evoluzione della malattia e nell'individuare segnali precoci.

Alcuni sistemi di deep learning sono in grado di studiare con grande precisione il movimento degli occhi per rilevare segnali di disturbi neurologici. I modelli AI possono analizzare il modo in cui gli occhi si muovono, il tempo di reazione e la risposta a determinati stimoli, identificando indizi di malattie neurologiche.

Questa capacità permette quindi di rilevare disturbi che potrebbero passare inosservati utilizzando metodi diagnostici convenzionali.