Apprendimento profondo vs reti neurali
Esistono molti concetti e tecniche diversi che costituiscono i campi dell’intelligenza artificiale (AI) e dell’apprendimento automatico (ML). Due di questi concetti sono l’apprendimento profondo e le reti neurali.
Definiamo correttamente ciascuno di essi prima di approfondire:
Deep Learning: un sottoinsieme dell’apprendimento automatico, il deep learning elimina parte della preelaborazione dei dati solitamente coinvolta con il machine learning. Gli algoritmi di deep learning possono elaborare dati non strutturati e, in parole povere, sono un modo per automatizzare l’analisi predittiva.
Reti neurali: anche le reti neurali sono un sottoinsieme dell’apprendimento automatico e sono fondamentali per gli algoritmi di apprendimento profondo. Ispirati al cervello umano, sono composti da vari livelli che si basano sui dati di allenamento per migliorare la loro precisione nel tempo.
Che cos’è l’apprendimento profondo?
Il deep learning tenta di imitare il cervello umano consentendo ai sistemi di raggruppare i dati e fare previsioni incredibilmente accurate. È un sottoinsieme dell’apprendimento automatico che addestra un computer a eseguire attività simili a quelle umane, come il riconoscimento vocale o l’identificazione di immagini. Attraverso il deep learning, i sistemi possono migliorare le proprie capacità di classificare, riconoscere, rilevare e descrivere utilizzando i dati.
Il deep learning gioca un ruolo importante in molte delle tecnologie odierne, come Alexa e Siri. Implica l’addestramento dei dati di un computer attraverso algoritmi profondi per apprendere autonomamente riconoscendo i modelli utilizzando livelli di elaborazione.
A differenza del machine learning classico, che di solito sfrutta dati strutturati ed etichettati per fare previsioni, il deep learning può utilizzare dati non strutturati. Ciò significa che gran parte della pre-elaborazione dei dati tipicamente coinvolta con l’apprendimento automatico viene eliminata. Gli algoritmi di deep learning acquisiscono ed elaborano questi dati, che possono includere elementi come testo e immagini, e automatizzano l’estrazione delle funzionalità. Tutto ciò significa che il deep learning si basa meno sugli esseri umani rispetto ad altri metodi.
Gli algoritmi di deep learning utilizzano anche i processi di discesa del gradiente e backpropagation per diventare più accurati. Ciò consente loro anche di fare previsioni basate su nuovi dati che non hanno mai incontrato.
I modelli di deep learning possono eseguire diversi tipi di metodi di apprendimento. Ad esempio, possono essere sottoposti all’apprendimento non supervisionato , che non richiede set di dati etichettati. Questa tecnica di apprendimento consente ai modelli di rilevare modelli nei dati e raggrupparli in base a determinate caratteristiche, il tutto senza l’aiuto della supervisione umana.
Cosa sono le reti neurali?
Le reti neurali costituiscono il processo di apprendimento automatico e sono ciò che consente ai programmi per computer di riconoscere schemi e risolvere problemi nei campi dell’intelligenza artificiale, dell’apprendimento automatico e dell’apprendimento profondo.
Spesso denominate reti neurali artificiali (ANN), le reti neurali sono fondamentali per il deep learning. Ispirandosi al cervello umano, la loro struttura imita i neuroni biologici.
Le reti neurali hanno livelli di nodi che contengono un livello di input, uno o più livelli nascosti e un livello di output. Ogni neurone artificiale, o nodo, si connette a un altro. Le reti neurali si basano sui dati di addestramento per apprendere e migliorare le loro previsioni nel tempo, che è ciò che consente loro di essere utilizzate per una varietà di applicazioni.
È anche importante notare che esistono diversi tipi di reti neurali:
Reti neurali artificiali (ANN): uno dei tipi più comuni di reti di apprendimento profondo, le ANN sono reti computazionali di ispirazione biologica composte da tre o più livelli. Sono utilizzati per risolvere un’ampia gamma di problemi che coinvolgono il riconoscimento vocale, la traduzione di testi e molto altro.
Reti neurali convoluzionali (CNN): un altro tipo di reti di apprendimento profondo sono le CNN, particolarmente utili per le attività di visione artificiale e riconoscimento delle immagini. Superiori ad altre reti neurali, le CNN sono incredibilmente efficienti con immagini, segnali audio o input vocali. Si basano su tre tipi principali di livelli: lo strato convoluzionale, lo strato di pooling e lo strato completamente connesso (FC).
Reti neurali ricorrenti (RNN): un altro tipo principale di reti di apprendimento profondo, le RNN utilizzano dati sequenziali o dati di serie temporali per risolvere problemi relativi alla traduzione linguistica e all’elaborazione del linguaggio naturale (PNL).
Differenze chiave tra deep learning e reti neurali
Nonostante il deep learning incorpori le reti neurali all’interno della sua architettura, c’è una netta differenza tra i due.
Oltre ad essere definiti in modo diverso, c’è anche una grande differenza nelle loro strutture.
Alcuni dei componenti principali di una rete neurale includono:
Neuroni: una funzione matematica progettata per simulare il funzionamento di un neurone biologico. Calcola la media ponderata dei dati in ingresso e trasmette le informazioni attraverso una funzione non lineare.
Connessione e pesi: le connessioni collegano un neurone in uno strato a un altro neurone nello stesso strato o in uno strato separato. Un valore di peso è collegato a ciascuna connessione e rappresenta la forza della connessione tra le unità.
Funzione di propagazione: le reti neurali sono costituite da due funzioni di propagazione. Il primo è la propagazione in avanti, che fornisce il “valore previsto”. La seconda è la propagazione all’indietro, che fornisce il “valore di errore”.
Frequenza di apprendimento: la velocità di apprendimento di una rete neurale determina quanto velocemente o lentamente verranno aggiornati i valori di peso del modello.
Alcuni dei componenti principali di un modello di deep learning includono:
Scheda madre: i modelli di deep learning sono alimentati dal chipset della scheda madre.
Processori: i modelli di deep learning richiedono GPU in base al numero di core e al costo del processore.
RAM: gli algoritmi di deep learning richiedono un elevato utilizzo della CPU e un’area dello stadio e richiedono enormi quantità di RAM.
PSU: a causa delle elevate richieste di memoria, è importante che i modelli di deep learning utilizzino un grande alimentatore in grado di gestire funzioni complesse.
Alcune altre differenze chiave tra le reti neurali e il deep learning includono il tempo necessario per addestrare la rete. Le reti neurali richiedono meno tempo rispetto ai modelli di deep learning per addestrare la rete. I modelli di deep learning sono anche più accurati delle reti neurali e mostrano prestazioni più elevate.
I concetti di deep learning e reti neurali sono fondamentali per le odierne tecnologie di intelligenza artificiale. Aiutano ad automatizzare i compiti intellettuali che un tempo venivano eseguiti dagli esseri umani. E nel mondo digitale di oggi, l’IA viene utilizzata da aziende di tutte le dimensioni e per tutti i tipi di attività, che vengono svolte in modo molto più efficiente di quanto gli esseri umani potrebbero raggiungere da soli.
Alex McFarland da unite.ai
