Il deep learning è un metodo di apprendimento automatico (machine learning) e rappresenta un ramo dell’intelligenza artificiale (AI). Questo metodo utilizza reti neurali artificiali profonde (deep neural networks) per simulare capacità decisionali complesse simili a quelle del cervello umano, permettendo ai computer di riconoscere efficacemente modelli nascosti nei dati.

In realtà, la maggior parte delle applicazioni AI moderne che ci circondano sono alimentate da una forma di tecnologia deep learning, dalla riconoscimento vocale e immagini fino ai sistemi di raccomandazione e chatbot intelligenti.

Come funziona il Deep Learning?

Il deep learning si basa su un modello di rete neurale artificiale multilivello. La rete neurale comprende uno strato di input, diversi strati nascosti intermedi e uno strato di output. I dati grezzi (ad esempio immagini, audio, testo) vengono inseriti nello strato di input, quindi trasmessi attraverso gli strati nascosti, dove la rete estrae progressivamente caratteristiche a livelli di astrazione sempre più elevati, fino a generare una previsione nello strato di output. Questo processo di propagazione delle informazioni dall’input all’output è chiamato propagazione in avanti (forward propagation).

Dopo aver ottenuto la previsione, il modello confronta il risultato con il valore atteso (etichetta reale, se disponibile) per calcolare l’errore. Successivamente, la propagazione all’indietro (backpropagation) viene utilizzata per regolare i pesi della rete: l’errore viene trasmesso a ritroso dallo strato di output agli strati precedenti, e i pesi delle connessioni tra i neuroni vengono aggiornati per ridurre tale errore. I processi di propagazione in avanti e all’indietro si ripetono continuamente durante la fase di addestramento del modello, migliorando progressivamente la precisione delle previsioni ad ogni ciclo di apprendimento.

Con un’architettura multilivello, ogni strato di neuroni apprende un diverso livello di caratteristiche dai dati. Esempio: in un modello di riconoscimento facciale, il primo strato può imparare a riconoscere elementi semplici come bordi o linee; lo strato successivo combina questi elementi in forme più complesse come occhi o naso; e gli strati nascosti più profondi riconoscono l’oggetto completo – ad esempio, determinando se un’immagine contiene un volto umano o meno. È importante sottolineare che la rete deep learning apprende autonomamente le caratteristiche più rilevanti a ogni livello dai dati grezzi, senza necessitare che l’uomo definisca manualmente le caratteristiche di input come avviene in alcuni metodi tradizionali di machine learning.

Qual è la differenza tra Deep Learning e Machine Learning?

Sebbene il deep learning sia in realtà un metodo all’interno del machine learning, presenta alcune differenze importanti rispetto alle tecniche tradizionali di apprendimento automatico:

• Struttura del modello: i modelli di deep learning hanno almeno 3 strati nascosti, spesso decine o centinaia di strati, mentre i modelli tradizionali di machine learning “superficiali” hanno generalmente solo 1-2 strati (o utilizzano algoritmi non basati su reti neurali). In altre parole, le reti deep learning sono più profonde, con molti livelli di neuroni connessi, che consentono di apprendere caratteristiche più complesse.
• Capacità di apprendimento delle caratteristiche: il deep learning è in grado di estrarre automaticamente le caratteristiche dai dati grezzi. In passato, con gli algoritmi tradizionali di machine learning, gli ingegneri dovevano eseguire manualmente il feature engineering – cioè selezionare e trasformare i dati in caratteristiche adatte all’algoritmo. Con il deep learning, la rete neurale impara automaticamente le caratteristiche importanti dai dati, riducendo la dipendenza dagli esperti nella preparazione dei dati di input.
• Modalità di apprendimento: molti modelli moderni di deep learning possono combinare apprendimento non supervisionato (unsupervised learning) – cioè scoprire autonomamente strutture e modelli nei dati non etichettati. Al contrario, la maggior parte degli algoritmi tradizionali di machine learning si basa su apprendimento supervisionato, che richiede dati etichettati per addestrare il modello e ottenere risultati accurati. La capacità di apprendere da dati non etichettati permette al deep learning di sfruttare enormi quantità di dati non annotati disponibili nella realtà.

Applicazioni del Deep Learning

Il deep learning ha rivoluzionato molti settori grazie alla sua capacità superiore di analizzare dati complessi. Di seguito alcuni ambiti tipici in cui questa tecnologia è ampiamente utilizzata:

Visione artificiale (Computer Vision):

Il deep learning consente ai computer di "vedere" e comprendere il contenuto di immagini e video. Le reti neurali convoluzionali (CNN) possono classificare immagini, rilevare oggetti, riconoscere volti, con elevata precisione.

Applicazioni pratiche includono auto a guida autonoma (rilevamento delle corsie e dei pedoni per una guida sicura), sanità (analisi di radiografie e risonanze magnetiche per individuare tumori o lesioni con maggiore accuratezza), social network (riconoscimento facciale per suggerire tag agli amici), e molti altri settori come l’agricoltura (monitoraggio delle colture tramite immagini satellitari), sicurezza (rilevamento di intrusioni tramite telecamere), ecc.

Riconoscimento vocale (Speech Recognition):

Questa tecnologia permette ai computer di comprendere il linguaggio parlato umano. Grazie al deep learning, assistenti virtuali come Amazon Alexa, Google Assistant, Siri possono riconoscere voci con diverse intonazioni e lingue, convertendo il parlato in testo o eseguendo comandi.

Le applicazioni includono sistemi di controllo vocale per case intelligenti, generazione automatica di sottotitoli per video, supporto ai call center per l’analisi delle chiamate clienti, o trascrizione vocale in ambito medico e legale.

Elaborazione del linguaggio naturale (Natural Language Processing - NLP):

Il deep learning aiuta i computer a comprendere e generare il linguaggio scritto umano. Le applicazioni NLP più note includono: traduzione automatica (come Google Translate) che traduce testi tra lingue diverse; chatbot e assistenti virtuali che rispondono ai messaggi e supportano i clienti; riassunti automatici (ad esempio riassunti di notizie o documenti lunghi); analisi del sentiment sui social media (classificazione di commenti positivi o negativi); e l’estrazione di informazioni da testi (come sistemi che leggono email o documenti per estrarre dati importanti).

Sistemi di raccomandazione (Recommendation Systems):

Il deep learning viene utilizzato per consigliare contenuti e prodotti personalizzati in base al comportamento e alle preferenze degli utenti. Esempi tipici sono i servizi di streaming come Netflix, YouTube che suggeriscono film o video, o piattaforme di e-commerce come Amazon che propongono prodotti di interesse. I sistemi di raccomandazione sono impiegati anche nei social network (per suggerire amici o contenuti), nelle news (per proporre articoli pertinenti), e altro, migliorando l’esperienza utente personalizzata.

AI generativa (Generative AI):

Questa categoria di applicazioni AI crea nuovi contenuti (testi, immagini, audio, video) basandosi sull’apprendimento da dati esistenti. Il deep learning ha aperto la strada a modelli generativi come le Generative Adversarial Networks (GAN), i modelli Transformer, ecc. Ad esempio, il modello DALL-E può generare immagini nuove a partire da descrizioni testuali, mentre ChatGPT è in grado di produrre conversazioni e testi rispondendo a domande in linguaggio naturale.

L’AI generativa è oggi utilizzata per creare contenuti di marketing, scrivere codice automaticamente, supportare il servizio clienti e molte altre attività. È un campo in forte crescita grazie alla potenza del deep learning nell’apprendere e simulare stili e modelli da enormi quantità di dati.

Vantaggi del Deep Learning

Il deep learning è diventato popolare grazie ai seguenti vantaggi distintivi:

• Apprendimento automatico efficace delle caratteristiche: i modelli deep learning possono estrarre automaticamente caratteristiche rilevanti dai dati grezzi, riducendo il lavoro preliminare di elaborazione. A differenza degli algoritmi tradizionali che si basano su caratteristiche progettate dall’uomo, le reti deep learning apprendono la migliore rappresentazione dei dati per il compito specifico. Questo è particolarmente utile per dati non strutturati come immagini, audio e testo, dove la progettazione manuale delle caratteristiche è complessa.
• Alta precisione: grazie all’architettura multilivello e alla capacità di apprendere da grandi quantità di dati, i modelli deep learning spesso raggiungono precisioni superiori rispetto ai metodi precedenti. In alcuni ambiti, le reti deep learning hanno persino ottenuto risultati pari o superiori a quelli di esperti umani – ad esempio nel riconoscimento delle immagini, nel gioco degli scacchi o nella diagnosi medica da immagini. Questa elevata performance apre la strada all’automazione di compiti complessi con alta affidabilità.
• Applicazioni versatili e flessibili: il deep learning è multifunzione e può essere applicato a diversi tipi di dati e problemi. Dalla visione artificiale, all’elaborazione del linguaggio, al riconoscimento vocale fino alla previsione di serie temporali e generazione di contenuti, il deep learning offre modelli avanzati per risolvere molte sfide. Ciò favorisce l’automazione in molti settori industriali, realizzando compiti che prima erano esclusiva dell’uomo. La flessibilità si manifesta anche nella capacità dei modelli deep learning di apprendere continuamente con nuovi dati (learning on the fly), migliorando le prestazioni nel tempo.
• Capacità di apprendere da grandi quantità di dati: il deep learning esprime al meglio il suo potenziale con dataset molto ampi. Invece di essere sovraccaricato, un modello profondo può assorbire enormi quantità di dati e scoprire modelli complessi che i metodi tradizionali trascurano. Più dati sono disponibili, migliore è l’apprendimento e minore il rischio di overfitting rispetto ai modelli superficiali.

Limiti del Deep Learning

Oltre ai vantaggi, il deep learning presenta alcune sfide e limitazioni da considerare:

• Richiede grandi quantità di dati: i modelli deep learning contengono molti parametri e necessitano di dataset di addestramento molto ampi per funzionare efficacemente. Se i dati sono scarsi o poco vari, il modello rischia di overfittare o di non apprendere regole generali. Inoltre, i dati devono essere preparati con cura – mirati, sufficienti e poco distorti – per garantire risultati accurati.
• Elevato fabbisogno computazionale: l’addestramento delle reti deep learning richiede notevoli risorse di calcolo. La regolazione di milioni di pesi attraverso centinaia di strati necessita di processori potenti come GPU o TPU. Il tempo di addestramento di modelli grandi può variare da ore a settimane, con costi significativi per hardware ed energia. Anche l’implementazione pratica di molte reti deep learning richiede infrastrutture di calcolo su larga scala (ad esempio server GPU o servizi cloud).
• Modelli “scatola nera”, difficili da interpretare: un grande limite del deep learning è la scarsa interpretabilità. Poiché le reti neurali hanno strutture complesse e apprendono caratteristiche astratte, sono spesso considerate una “scatola nera” – è difficile per gli esseri umani capire perché il modello prende una decisione specifica. Questa mancanza di trasparenza rappresenta un ostacolo in settori che richiedono spiegazioni dettagliate come la sanità, la finanza o quando è necessario costruire fiducia negli utenti. Attualmente, l’Explainable AI è un campo di ricerca volto a mitigare questo problema nel deep learning.
• Rischio di bias nei dati di addestramento: i modelli deep learning apprendono interamente dai dati, quindi se i dati di input contengono bias (pregiudizi) o non sono rappresentativi, il modello può imparare e amplificare tali pregiudizi. Ad esempio, se il dataset per il riconoscimento facciale manca di immagini di un certo gruppo demografico, il modello potrebbe riconoscere male o discriminare quel gruppo. Perciò, preparare dati diversificati, bilanciati e con minimi errori è fondamentale per evitare conseguenze negative e garantire equità nel funzionamento del modello.
• Richiede competenze elevate per lo sviluppo: costruire e ottimizzare modelli deep learning complessi non è semplice. Serve un team di esperti con conoscenze approfondite di machine learning, matematica e esperienza pratica. La scelta dell’architettura adeguata, la messa a punto di numerosi iperparametri e la gestione di problemi come overfitting o vanishing gradient richiedono molte prove e comprensione. Di conseguenza, la barriera d’ingresso in questo campo è alta e non tutte le organizzazioni dispongono delle risorse umane necessarie.

>>> Clicchi per saperne di più: Cos'è il Machine Learning?

Il deep learning ha consolidato un ruolo centrale nella rivoluzione AI attuale. Grazie alla capacità di apprendere da grandi quantità di dati e simulare in parte il funzionamento del cervello, il deep learning consente ai computer di compiere progressi straordinari nella percezione e nell’elaborazione delle informazioni. Dall’aiutare le auto a guidare in sicurezza, supportare i medici nella diagnosi, fino a generare conversazioni naturali come un essere umano – questa tecnologia è ormai presente in ogni aspetto della vita digitale.

Nonostante le sfide legate ai dati, al calcolo e alla trasparenza, il deep learning continua a evolversi. Con lo sviluppo delle infrastrutture di calcolo e nuove tecniche (come modelli Transformer, apprendimento per rinforzo, ecc.), si prevede che il deep learning progredirà ulteriormente, aprendo la strada a molte applicazioni innovative e rimanendo il motore principale dell’intelligenza artificiale futura.