Come funziona il Deep Learning: reti neurali e applicazioni

Il Deep Learning è una branca dell’intelligenza artificiale che utilizza reti neurali per elaborare dati complessi e prendere decisioni in modo autonomo. Scopriamo come questa tecnologia sta rivoluzionando settori come la medicina, la finanza e l’automazione.

Se hai già letto le nostre guide su cos’è il Machine Learning e sull’Intelligenza Artificiale, avrai sicuramente la curiosità di conoscere qualcosa in più sul Deep Learning.

Sebbene spesso gli utenti meno esperti confondano Deep Learning con Machine learning, le differenze sono sostanziali ed è opportuno analizzare più nel dettaglio l’argomento. Vediamo di cosa si tratta, quali sono le tecnologie alla base e le applicazioni avanzate che già oggigiorno vengono utilizzate in diversi ambiti.

Indice

Cos’è e come funziona il Deep Learning?

Prima di capire come funziona il Deep Learning dobbiamo soffermarci sulla sua definizione. Quando si usa l’espressione Deep Learning (DL) ci si riferisce a un insieme di algoritmi che possono utilizzare le reti neurali con diversi strati nascosti, da ciò deriva il termine “profondo” (deep), al fine di analizzare dati strutturali e non strutturati. I singoli strati devono trasformare l’input ricevuto in una rappresentazione astratta identificando moduli ricorrenti complessi, come le parole, i volti, gli accenti e tanto altro.

Affinché ciò possa accadere vi è la combinazione di: architetture neurali profonde, grandi dataset per l’addestramento e infine la potenza computazionale, quest’ultima può derivare da GPU (Graphics Processing Unit) o TPU (Tensor Processing Unit).

Quando hai la necessità di interfacciarti con il Deep Learning, il cuore operativo è da ricercare nelle reti neurali. Infatti, ogni neurone artificiale ha la capacità di elaborare input applicando funzioni matematiche non lineari, mentre le connessioni tra neuroni possono modificare i loro pesi durante l’addestramento per ridurre gli errori. Una rete neurale tipica include: strato di input per acquisire dati, strati nascosti per estrarre progressivamente le caratteristiche e uno strato di output per produrre risultati.

Ma perché il DL è così importante oggi? Grazie a uno strumento di questo genere si possono ottenere degli ottimi risultati per predire informazioni future e per pianificare meglio campagne di marketing e analisi dei dati. Ci vogliono però un hardware moderno e Big Data di qualità.

Ad esempio, un dataset come ImageNet consente di addestrare modelli complessi, così come GPU di fascia alta permettono di ridurre i tempi di addestramento processando con tanti teraflops. La combinazione di Big Data, avanzamento hardware e algoritmi innovativi permette di velocizzare applicazioni come il riconoscimento vocale, la diagnosi radiologica e tanto altro.

Come funzionano le reti neurali nel Deep Learning

Abbiamo anticipato alcune linee guida sul funzionamento del Deep Learning, ma vediamo più nel dettaglio come avviene.

Architettura delle reti neurali

Il DL è vincolato alla rete neurale, che a sua volta ha una struttura gerarchica ben definita composta da: input layer, hidden layers, dense layer, convolutional layer, recurrent layer e output layer.

• Input layer: riceve dati grezzi (pixel, parole, segnali sensoriali);
• Hidden layers: strati intermedi che applicano trasformazioni non lineari;
• Dense layer: ogni neurone connesso a tutti quelli dello strato precedente;
• Convolutional layer: filtri locali per estrarre caratteristiche spaziali;
• Recurrent layer: memoria interna per sequenze temporali;
• Output layer: produce classificazioni, regressioni o generazioni.

Più il numero di strati è profondo, più incrementa la capacità di modellare relazioni non lineari complesse. Per farti un esempio, una rete moderna come ResNet-152 usa 152 strati.

Tipologie di reti neurali nel deep learning

Oltre all’architettura che definisce gli strati, il DP ha un’ulteriore suddivisione delle tipologie di reti neurali. Le reti Neurali Convoluzionali (CNN) sono specializzate nell’elaborazione di dati grid-like (immagini, video), nei filtri convoluzionali che individuano bordi, texture, oggetti e nel pooling layers per ridurre dimensionalità mantenendo caratteristiche salienti. Tale soluzione viene applicata per il riconoscimento facciale, la segmentazione medica e i veicoli autonomi.

Ci sono poi le reti neurali ricorrenti (RNN), che sono progettate per sequenze temporali (testo, speech, serie storiche), oltre che per i loop interni che memorizzano informazioni precedenti. Le varianti come LSTM e GRU risolvono invece problemi di lungo termine. Attualmente è un’opzione utilizzata per la traduzione automatica, la generazione testo e la predizione finanziaria.

Un’altra tipologia di rete neurale è denominata Transformer. Un’architettura basata su meccanismi di attenzione che analizza relazioni tra tutti gli elementi della sequenza con dominio in NLP (BERT, GPT) e visione artificiale (Vision Transformer).

Il processo di addestramento delle reti neurali

Per addestrare la rete neurale sono necessarie tre fasi: Forward Propagation, Back Propagation e Ottimizzazione. La prima genera una predizione grazie ai dati, la seconda ha il compito di calcolare i gradienti rispetto ai parametri immessi e l’Ottimizzazione aggiorna i moduli via algoritmi, come SGD, Adam, Learning rate scheduling o RMSProp.

Affinché il processo avvenga nel migliore dei modi è indispensabile una potenza hardware particolarmente alta, ad esempio, addestrare GPT-3 ha consumato circa 3.10E23 Flops, valore equivalente a 355 anni di calcoli di una singola scheda grafica.

Applicazioni del Deep Learning nei settori chiave

L’implementazione del DL non è sicuramente semplice, ma sempre più settori stanno investendo in questa tecnologia.

Applicazioni del deep learning nella sanità

Tra i settori più attenti al tema c’è quello sanitario, dove si utilizzano le reti neurali per la diagnosi precoce delle malattie. Oltre alle immagini MRI/CT con un’eccellente accuratezza (97%) tali soluzioni sono efficaci anche per lo sviluppo di farmaci personalizzati e la predizione epidemica.

Uso del deep learning nell’automotive

Oltre ai settori più vicini alla salute dell’uomo, il DL è sempre più presente nell’automotive, con soluzioni per la guida autonoma, per il rilevamento di oggetti, per sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS) e l’ottimizzazione dei consumi energetici per le auto elettriche.

Applicazioni delle reti neurali nel marketing

Da non sottovalutare le potenzialità anche nel marketing. Infatti, il deep learning può velocizzare i processi di analisi predittiva e la personalizzazione delle campagne pubblicitarie, come l’e-mail marketing. Avrai sicuramente notato anche l’aumento notevole dei chatbot per l’assistenza clienti e la comunicazione 24/7 tra aziende e utenza.

Altre applicazioni del deep learning

Ampliando il campo di azione possiamo trovare diversi sistemi DL anche nella finanza, per il rilevamento di frodi; nell’arte per la generazione di immagini (DALL-E 3) o nella robotica per il controllo dei motori con reti PID neurali.

Sfide e futuro del Deep Learning

Come ogni tecnologia avanzata nel corso degli anni si presentano pro e contro. Uno dei limiti del DL è sicuramente il costo computazionale, ad esempio, GPT-4 per il suo addestramento ha costretto OpenAI a investire circa 100 milioni di dollari.

Altri limiti sono da ricercare nei modelli black box problematici in settori regolamentati; e nella dipendenza dati poiché vi sarà sempre la necessità di attingere da un database esteso.

Fortunatamente l’avanzamento tecnologico in futuro del DL non sembra arrestarsi, grazie alle architetture neuromorfe con cui possiamo sfruttare hardware super performanti e l’apprendimento on-chip con consumi ridotti di energia, i miglioramenti saranno costanti.

Così come saranno di supporto l’AI generativa con modelli multimodali e l’apprendimento federato, utilissimi per l’addestramento su dati distribuiti preservando la privacy. Tali soluzioni consentiranno applicazioni più sicure e affidabili in sanità e finanza. Da non sottovalutare nemmeno i passi in avanti con il Quantum Machine Learning, cioè reti neurali quantistiche per risolvere problemi combinatori indispensabili per ottimizzare i dati.

Le applicazioni in futuro del deep learning sono potenzialmente infinite e con strumenti sempre più efficienti energeticamente e potenti potremmo assistere a un cambiamento notevole della società. Sebbene l’utilizzo di tale tecnologia sia particolarmente esosa in termini di requisiti hardware in locale, alternative in cloud e programmi open-source stanno accelerando notevolmente tale trasformazione.

AI generativa e modelli avanzati di Deep Learning

Negli ultimi anni, il Deep Learning ha reso possibile lo sviluppo di modelli di AI generativa, capaci di comprendere e generare testi, immagini e codici in modo autonomo. Tra i più avanzati troviamo:

• ChatGPT (OpenAI): basato su modelli della serie GPT (Generative Pre-trained Transformer), utilizza il Deep Learning per generare testi in linguaggio naturale e rispondere alle domande in modo contestuale.
• Copilot (Microsoft & OpenAI): un assistente AI per la programmazione che sfrutta il Deep Learning per suggerire codice in tempo reale e automatizzare attività di sviluppo.
• Claude (Anthropic): un modello AI progettato per garantire sicurezza e affidabilità, basato su un’architettura simile ai Transformer con un focus sulla comprensione contestuale.
• Google Gemini (Google DeepMind): un’evoluzione dei modelli AI di Google, progettato per operare in modo multimodale, combinando testo, immagini, audio e codice con un alto livello di accuratezza.
• Perplexity AI: un motore di ricerca avanzato basato su modelli di deep learning che integra l’elaborazione del linguaggio naturale per fornire risposte precise e contestualizzate, migliorando l’esperienza di ricerca online.

Questi modelli dimostrano come il Deep Learning non sia solo teoria, ma una tecnologia già in uso per applicazioni pratiche che migliorano produttività, automazione e assistenza agli utenti in vari settori.

Conclusioni

Il Deep Learning sta trasformando numerosi settori grazie alla sua capacità di elaborare dati complessi e migliorare processi decisionali. Nonostante le sfide legate ai costi e ai big data, i continui progressi tecnologici ne ampliano le potenzialità. Seguire l’evoluzione di questa tecnologia è essenziale per comprenderne l’impatto e le future applicazioni.

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