Che cos'è l'apprendimento profondo?

Cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è un sottoinsieme dell'apprendimento automatico (ML) che utilizza reti neurali con molti livelli, note come reti neurali profonde (DNN). Queste reti sono costituite da numerose unità interconnesse chiamate neuroni o nodi che agiscono come rilevatori di caratteristiche. Ogni rete neurale ha un livello di input per ricevere dati, un livello di output per generare previsioni e più livelli nascosti per elaborare i dati ed estrarre modelli significativi.

Ad esempio, i primi livelli potrebbero rilevare caratteristiche semplici come bordi e angoli in una rete di riconoscimento delle immagini, mentre i livelli più profondi potrebbero riconoscere strutture più complesse come volti o oggetti. In una rete di elaborazione linguistica, i primi strati potrebbero identificare elementi di base come singole lettere o suoni, mentre gli strati più profondi potrebbero comprendere la grammatica, il contesto o persino i sentimenti espressi nelle frasi.

Mentre le prime reti neurali avevano solo pochi strati nascosti, le reti neurali profonde ne hanno molti, a volte più di cento. L'aggiunta di più livelli nascosti rende la rete più flessibile e più efficace nell'apprendimento di modelli complessi che si generalizzano oltre i dati di addestramento. Di conseguenza, la maggior parte delle reti neurali moderne sono reti neurali profonde.

Apprendimento profondo e apprendimento automatico

Il deep learning e il machine learning sono spesso menzionati insieme ma presentano differenze essenziali. In poche parole, il deep learning è un tipo di apprendimento automatico. I modelli di machine learning sono una forma di intelligenza artificiale (AI) che apprende modelli nei dati per fare previsioni.

I modelli di apprendimento automatico come la regressione lineare, le foreste casuali, i vicini k-vicini e le macchine dei vettori di supporto sono abbastanza semplici e si basano su funzionalità definite dall'uomo. Ad esempio, gli esseri umani forniscono caratteristiche come la metratura, il numero di camere da letto e le caratteristiche del quartiere per prevedere i prezzi delle case. I modelli di machine learning ottimizzano l'importanza di queste funzionalità per effettuare previsioni, ma la loro precisione dipende dalla qualità delle funzionalità fornite.

I modelli di deep learning, invece, non necessitano di funzionalità predefinite. Apprendono le funzionalità in modo indipendente durante l'addestramento, iniziando con valori casuali e migliorando nel tempo. Ciò consente loro di trovare modelli importanti che gli esseri umani potrebbero non cogliere, portando a previsioni migliori. Possono anche gestire molte più funzionalità rispetto ai modelli di machine learning più semplici e generalmente sono molto più bravi a gestire dati grezzi, come immagini e testo.

Sebbene i modelli di deep learning siano robusti, i modelli più semplici a volte possono essere migliori. Il deep learning necessita di set di dati di grandi dimensioni e il loro funzionamento interno può essere difficile da comprendere. I modelli di machine learning più semplici possono essere più adatti quando si hanno meno dati o è necessario spiegare come il modello effettua le sue previsioni.

Come funziona il deep learning

Il deep learning utilizza reti neurali profonde per elaborare e analizzare i dati attraverso più livelli, producendo previsioni sofisticate.

1 livello di input

Il processo inizia nello strato di input, dove i neuroni rilevano le informazioni di base. Ad esempio, in un modello linguistico, i neuroni potrebbero riconoscere singole lettere comeoot.

2 Strati nascosti

Successivamente entrano in gioco gli strati nascosti. I neuroni attivati ​​nello strato di input stimolano i neuroni nel primo strato nascosto, che rileva caratteristiche più complesse, come combinazioni di lettere comesu. La rete identifica caratteristiche sempre più astratte man mano che il segnale si sposta attraverso ulteriori strati nascosti. I pesi delle connessioni tra i neuroni determinano la forza di queste attivazioni.

3 Rilevamento di caratteristiche astratte

La rete rileva funzionalità più astratte negli strati nascosti più profondi. Questa capacità consente alle reti neurali profonde di gestire compiti sofisticati che richiedono ragionamenti astratti, come comporre testo o riconoscere oggetti nelle immagini.

4 Livello di uscita

Infine, la rete genera una previsione nel livello di output. Ogni neurone in questo strato rappresenta un possibile risultato. Ad esempio, nel completare la frase “c’era una volta ___”, un neurone potrebbe rappresentareil tempo, un altrosognoe un terzomaterasso. La rete stima la probabilità di ciascun risultato e seleziona quello più probabile. Alcune reti, in particolare i modelli linguistici, introducono variabilità scegliendo la risposta più probabile nella maggior parte dei casi, garantendo risultati diversi e naturali.

Le reti neurali profonde apprendono modelli e caratteristiche complessi elaborando input attraverso più livelli, rendendole strumenti potenti per attività come il riconoscimento delle immagini e l'elaborazione del linguaggio naturale (PNL).

Tipi di reti di deep learning

Il deep learning comprende vari tipi di reti neurali, ciascuna progettata per gestire compiti specifici. Comprendere queste diverse architetture è fondamentale per sfruttare efficacemente le loro capacità.

Reti neurali feedforward (FNN)

Le reti neurali feedforward, o reti neurali “vanilla”, elaborano le informazioni in una direzione: dall’input all’output. Sono ideali per semplici attività di previsione come il rilevamento di frodi con carte di credito o la pre-approvazione di prestiti. L'addestramento avviene tramite backpropagation, aggiustando il modello in base agli errori di previsione.

Reti neurali ricorrenti (RNN)

Le reti neurali ricorrenti sono adatte per attività che richiedono aggiornamenti dinamici, come la traduzione linguistica. Usano la retropropagazione nel tempo (BPTT) per tenere conto delle sequenze di input, rendendoli efficaci per comprendere il contesto e le relazioni nei dati sequenziali.

Memoria a breve termine (LSTM)

Le reti di memoria a lungo termine migliorano le reti neurali ricorrenti dimenticando selettivamente informazioni irrilevanti pur conservando dettagli importanti, rendendole pratiche per attività che richiedono la conservazione del contesto a lungo termine. Le reti di memoria a lungo termine hanno migliorato le capacità di Google Translate ma possono essere lente con set di dati di grandi dimensioni a causa della loro elaborazione lineare.

Reti neurali convoluzionali (CNN)

Le reti neurali convoluzionali eccellono nel riconoscimento delle immagini scansionando le immagini per caratteristiche visive come bordi e forme. Conservano le informazioni spaziali e possono riconoscere gli oggetti indipendentemente dalla loro posizione nell'immagine, rendendoli all'avanguardia per molte applicazioni basate su immagini.

Reti avversarie generative (GAN)

Le reti avversarie generative sono costituite da un generatore e un discriminatore in competizione. Il generatore crea dati falsi e il discriminatore cerca di identificarli come falsi. Entrambe le reti migliorano attraverso la backpropagation. Le reti avversarie generative sono eccellenti per generare dati realistici e sono utili nel riconoscimento delle immagini.

Trasformatori e attenzione

I trasformatori rappresentano una svolta nel deep learning, in particolare per l'elaborazione del linguaggio naturale. Usano meccanismi di attenzione per valutare l'importanza dei diversi elementi di input. A differenza dei modelli precedenti, i trasformatori elaborano i dati in parallelo, consentendo una gestione efficiente di set di dati di grandi dimensioni. L'autoattenzione consente ai trasformatori di considerare le relazioni tra tutti gli elementi in un input, rendendoli altamente efficaci per attività come la generazione di testo e la traduzione.

Applicazioni dell'apprendimento profondo

I modelli di deep learning sono stati applicati a molti problemi del mondo reale, compresi quelli che una volta sembravano impossibili da risolvere per una macchina.

Veicoli autonomi

I veicoli autonomi si affidano a modelli di deep learning per riconoscere segnali e segnali stradali, auto e pedoni nelle vicinanze. Questi veicoli utilizzano la fusione dei sensori, combinando i dati di lidar, radar e telecamere per creare una visione completa dell’ambiente. Gli algoritmi di deep learning elaborano questi dati in tempo reale per prendere decisioni di guida. Ad esempio, il sistema Autopilot di Tesla utilizza le reti neurali per interpretare l'ambiente circostante e navigare di conseguenza, migliorando la sicurezza e l'efficienza.

Modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e chatbot

I modelli di deep learning sono al centro di chatbot simili a quelli umani come ChatGPT e Gemini, così come di strumenti di scrittura di codice come Copilot. I modelli linguistici di grandi dimensioni vengono addestrati su grandi quantità di dati di testo, consentendo loro di comprendere e generare un linguaggio umano altamente accurato. Questi modelli possono impegnarsi in conversazioni coerenti, rispondere a domande, scrivere saggi e persino assistere nella programmazione generando frammenti di codice basati su descrizioni in linguaggio naturale. Ad esempio, GPT-4 di OpenAI può scrivere codice, bozza di email e fornire spiegazioni dettagliate su vari argomenti.

Assistenza alla scrittura

Gli strumenti di scrittura sfruttano modelli di deep learning per aiutarti a scrivere meglio. Questi strumenti analizzano intere frasi e paragrafi per fornire suggerimenti su grammatica, punteggiatura, stile e chiarezza. Grammarly, ad esempio, utilizza tecniche avanzate di elaborazione del linguaggio naturale per comprendere il contesto della tua scrittura e offrire consigli personalizzati. Può rilevare il tono, suggerire sinonimi e persino aiutare a strutturare la tua scrittura per migliorare la leggibilità e il coinvolgimento.

Generazione di immagini

I modelli di deep learning come DALL-E hanno recentemente fatto passi da gigante nella generazione di nuove immagini basate su un messaggio di testo o nell'esecuzione di trasferimenti di stile per creare una nuova versione di un'immagine esistente utilizzando lo stile di una terza immagine. Ad esempio, puoi creare una foto del profilo nello stile diLa notte stellatadi Vincent van Gogh (1889) inserendo una tua foto e un riferimento al dipinto. Questi modelli utilizzano una combinazione di reti neurali convoluzionali e reti generative avversarie per produrre immagini altamente realistiche e creative.

Sistemi di raccomandazione

In che modo la tua app musicale ti aiuta a scoprire nuovi artisti? I modelli di deep learning utilizzano la tua cronologia di ascolto precedente per apprendere i modelli nelle tue preferenze e quindi prevedere nuove canzoni simili a quelle che ti sono piaciute. Questi sistemi di raccomandazione analizzano grandi quantità di dati degli utenti, comprese le abitudini di ascolto, le query di ricerca e le interazioni degli utenti come Mi piace e Salti. Servizi come Spotify e Netflix utilizzano questi modelli per fornire contenuti personalizzati, rendendo l'esperienza dell'utente più coinvolgente e adattata ai gusti individuali.

Diagnosi medica

Alcuni modelli di elaborazione del linguaggio possono analizzare le informazioni provenienti dalle cartelle cliniche dei pazienti, come i risultati dei test, le risposte ai sondaggi, gli appunti delle visite mediche e l'anamnesi, e far emergere le possibili cause dei sintomi dei pazienti. Ad esempio, Watson Health di IBM utilizza l'elaborazione del linguaggio naturale per estrarre informazioni rilevanti da cartelle cliniche non strutturate. Allo stesso modo, i modelli di riconoscimento delle immagini possono leggere i referti radiologici per aiutare i radiologi a rilevare risultati anomali. I modelli di deep learning vengono utilizzati per identificare modelli nelle immagini mediche, come i raggi X e la risonanza magnetica, aiutando nella diagnosi precoce di condizioni come il cancro e i disturbi neurologici.

Sfide e limiti del deep learning

Nonostante la loro potenza, i modelli di deep learning sono flessibili e comportano costi reali. Ecco alcune sfide legate all’utilizzo del deep learning:

• Requisiti dei dati: i modelli di deep learning richiedonomoltidati per addestrarli bene. Ad esempio, il modello GPT-3 di OpenAI è stato addestrato su cinque set di dati, il più piccolo dei quali conteneva tutti gli articoli di Wikipedia.
• Costi computazionali: la formazione e l’esecuzione di modelli di deep learning richiedono un’elevata intensità di calcolo e sono ad alta intensità di energia e di costi.
• Bias: i modelli addestrati su dati distorti erediteranno e incorporeranno tale bias nelle loro risposte. Ad esempio, l'addestramento di un modello di riconoscimento delle immagini sul 90% di immagini di cani e sul 10% di immagini di gatti non preparerà bene il modello se il 50% delle immagini del mondo reale include gatti.
• Interpretabilità: gli “strati nascosti” che costituiscono la maggior parte di un modello di deep learning hanno un nome appropriato perché può essere difficile sapere cosa stanno facendo per fare le proprie previsioni. In alcuni casi, potrebbe andare bene. In altri, è essenziale sapere cosa è entrato nella previsione. Ad esempio, comprendere come un modello prevede i risultati del paziente in risposta a un nuovo trattamento è necessario dal punto di vista scientifico e medico.
• Immagini false e disinformazione: le reti avversarie generative come DeepDream possono produrre immagini false ma convincenti. Nelle mani sbagliate, questi potrebbero essere utilizzati per diffondere disinformazione. Allo stesso modo, i chatbot come ChatGPT possono “allucinare” informazioni errate e dovrebbero sempre essere verificati.

Il futuro del deep learning

Anche se è difficile sapere cosa porterà il futuro al deep learning, ecco alcune aree di sviluppo attivo:

• I modelli linguistici di grandi dimensioni continuano a migliorare: organizzazioni come OpenAI continuano a basarsi sui successi passati e dovresti aspettarti di vedere le risposte dei loro modelli diventare migliori e più accurate.
• Apprendimento multimodale: alcuni modelli di deep learning all’avanguardia vengono addestrati in modo multimodale per generalizzare tra diversi tipi di informazioni; ad esempio, un modello addestrato sul testo potrebbe prevedere informazioni sul parlato o sulle immagini.
• Interpretabilità: sebbene i modelli di deep learning rimangano relativamente opachi, in futuro potremmo vedere più strumenti che renderanno più facile capire come arrivano alle loro previsioni.

Conclusione

Il deep learning è uno strumento potente con il potenziale per affrontare molti dei problemi che affrontiamo oggi, che si tratti di rilevare un orso su una macchina fotografica per la fauna selvatica, scoprire nuovi trattamenti per le malattie o scrivere in modo più chiaro.