Cos’è il Deep learning e come viene utilizzato nelle aziende
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Il Deep Learning, o apprendimento profondo, è divenuto un aspetto ormai essenziale in tutte quelle realtà che si stanno avviando verso un processo di Digital Transformation. Moltissime aziende infatti fanno costante affidamento a strumenti di Machine Learning e di Deep Learning nel processo lavorativo. Ma cos’è il Deep Learning e come viene utilizzato all’interno delle aziende?
Esso è legato in maniera indissolubile al Machine Learning e dall’esterno i due non presentano grandi differenze. Ma le caratteristiche intrinseche dei due campi e la base del loro processo di funzionamento sono molto differenti.
Entrambi sono chiaramente basati sull’Intelligenza Artificiale; il machine learning si fonda però su sistemi che riescono ad “allenare” l’IA grazie ai dati che vengono inseriti dall’uomo e feedback ricevuti. Imparando costantemente dagli errori, riescono a raggiungere la completa autonomia. Il deep learning si basa invece su reti neurali.
Entrambi servono a esercitare la macchina, ma hanno due approcci completamente differenti, basati sulle loro caratteristiche basilari.
Deep Learning: cos’è
Per comprendere al meglio il Deep Learning e il suo funzionamento, è importante comprendere pienamente l’Intelligenza Artificiale e il Machine Learning. L’intelligenza artificiale dà vita sia all’apprendimento automatico che all’apprendimento profondo; essi sono sottosezioni dell’IA. Entrambi hanno come obiettivo l’autonomia della macchina, ma il Deep Learning può essere anche considerato un sottoinsieme del Machine Learning, legato all’apprendimento non supervisionato.
Deep Learning e Machine Learning
L’apprendimento delle macchine e dei dispositivi è l’obiettivo di entrambi i campi. La differenza sta nel come portano a termine questo compito.
Il Machine Learning permette alla macchina di “imparare”, fare sbagli e raggiungere poi la completa autonomia. Possiamo dire che il Machine Learning è la tecnologia più semplice legata all’apprendimento della macchina. Dati precisi e ben strutturati vengono inseriti all’interno del dispositivo e grazie a questi la macchina riesce poi a classificare nuovi dati simili, informazioni della stessa categoria. Necessita quindi di un feedback umano per poter imparare e raggiungere l’autonomia.
Con il Deep Learning invece, non sono necessari i dati strutturati inseriti all’interno della macchina. Il funzionamento del sistema si basa infatti sull’utilizzo delle reti neurali per portare a termine questo percorso. L’apprendimento è pertanto stratificato su vari livelli, da un primo strato di conoscenze basilari, poi se ne aggiunge un altro più elaborato e così via. Il processo combina diversi algoritmi e riesce a elaborare dati non strutturati.
Questo meccanismo, insieme alle reti neurali, è sorprendentemente simile alla mente umana. E si rende perfetto per i compiti più complicati, nel caso in cui non tutte le informazioni siano state categorizzate. L’intervento umano esterno non è necessario, il sistema riesce in autonomia a trovare le differenze nei compiti e nelle informazioni, classificando adeguatamente i dati.
Reti neurali
Eccoci arrivati al punto cruciale per quanto riguarda il funzionamento del Deep Learning. Le reti neurali sono infatti l’elemento centrale di questo processo. Queste riflettono il cervello umano e il suo meccanismo, assomigliando molto ai collegamenti tra i neuroni del cervello.
Le reti neurali mimano questo processo, i nodi sono collegati tra loro e sono composti da vari livelli di input, livelli nascosti e livelli di output. Le reti sono infatti organizzate in diversi strati, e ogni livello calcola ed elabora quello successivo, in modo che le informazioni e i dati siano il più possibile completi. Nel momento in cui il nodo raggiunge un determinato valore, si “accende”, raggiungendo così il livello di output. Questo fa passare i dati al livello successivo, con le informazioni più complete.
Le reti neurali sono la base del funzionamento del processo di Deep Learning. Una rete con minimo tre livelli è un algoritmo del funzionamento profondo. Sotto i tre livelli, viene considerata una rete neurale di base.
Deep Learning per le aziende
Per quale motivo e in che modo moltissime aziende si stanno indirizzando verso una trasformazione digitale? Come viene utilizzato il Deep Learning nelle aziende?
Cerchiamo di comprendere queste domande e di trovare una risposta.
Digital Transformation
La Digital Transformation è un processo in atto ormai da anni nella nostra società, sia nelle attività pubbliche che in quelle private. Non si tratta solamente di aggiungere macchinari e tecnologie intelligenti alle attività lavorative, ma di cambiare e modernizzare l’intero processo lavorativo. Dagli strumenti, alla mentalità del personale, fino alle decisioni manageriali che devono essere prese in quest’ottica.
Comprendere appieno il processo di trasformazione digitale non è semplicissimo, poiché non si tratta semplicemente di aggiungere macchinari e tecnologie, ma di procedere verso un cambio completo di tutta la strategia aziendale. Gli obiettivi devono essere ben definiti e l’azienda deve essere pronta per affrontare dei grossi cambiamenti di mentalità e di processi lavorativi.
Deep Learning
Per fare in modo che questo processo avvenga, vengono inseriti in un’impresa moltissimi strumenti di intelligenza artificiale, dispositivi, macchinari e software. Principalmente, parliamo di strumenti di machine learning e di deep learning che vengono usati all’interno delle aziende. Questi permettono alle macchine di raggiungere una maggiore autonomia e quindi di portare a termine molti lavori senza bisogno del personale umano. Spesso sono mansioni ripetitive e monotone, dove l’attenzione umana rischia di diminuire e i pericoli aumentare. Le macchine rappresentano così un grande aiuto, evitando non solo situazioni potenzialmente pericolose ma sgravando anche i dipendenti da alcune mansioni.
Non vengono usati solo nelle aziende e imprese, ma anche nel settore sanitario, nel campo della sicurezza e dell’intrattenimento si riscontra un maggiore utilizzo di strumenti di intelligenza artificiale.
Come viene utilizzato il deep learning principalmente? Questo processo viene usato per classificare immagini, ma anche nelle tecnologie legate alla guida autonoma di veicoli e all’interno di ospedali e ambulatori. Molte attività di intrattenimento possono avere una base di IA e Deep Learning, così come una grossa porzione del settore della sicurezza.
