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Viviamo in un'epoca di notevoli progressi tecnologici. Ogni giorno che passa, la razza umana spunta un'altra casella nella sua lista di controllo. Uno che per eoni sarebbe sembrato inimmaginabile. Il pioniere di questa ricerca è l'alba dell'Intelligenza Artificiale.

Nel corso del tempo, gli esseri umani hanno investito quantità straordinarie di risorse nell'evoluzione e nel perfezionamento dell'IA. L'obiettivo è una trasformazione che produca un'efficienza ottimale per molteplici settori e applicazioni.

In questo articolo, esaminiamo uno di questi sottoinsiemi di AI- Deep Learning. Decodifichiamo cos'è il deep learning, come funziona ed esempi reali di deep learning in azione.

• Il deep learning è un ramo secondario del machine learning, una forma di intelligenza artificiale. La sua innovazione ha contribuito a superare i limiti dell'apprendimento automatico e ha reso l'IA applicabile a una serie più ampia di casi d'uso. Cominciamo dall'alto e comprendiamo prima l'Intelligenza Artificiale.

Cos'è l'Intelligenza Artificiale o IA?

L'Intelligenza Artificiale si basa sull'idea che le decisioni umane siano calcoli matematici. Ciò implica che è possibile addestrare macchine con algoritmi e ottenere le stesse conclusioni che farebbe un essere umano.

Evoluzione dell'intelligenza artificiale

Il concetto di umanoide o macchina capace di pensare in modo simile a quello umano esiste da secoli. È apparso ripetutamente nella mitologia, nelle leggende e nelle creazioni immaginarie. Da Talos nella mitologia greca a Golem nel folklore ebraico, gli esseri umani rimangono affascinati dall'IA da tempo immemorabile.

L'intelligenza artificiale, come disciplina accademica, è stata fondata nel 1956. È stata una ricerca da parte di scienziati di una varietà di campi per creare un cervello artificiale.

Nel corso degli anni, l'intelligenza artificiale si è guadagnata sia cheerleader che scettici. I continui sforzi di coloro che si sono impegnati nell'idea hanno gradualmente portato a un consenso sull'utilità dell'IA.\

Il primo risultato così monumentale è stato Deep Blue. È stato il primo sistema computerizzato per giocare a scacchi prodotto da IBM. L'11 maggio 1997, Deep Blue ha battuto il campione del mondo in carica, Garry Kasparov. Lo ha fatto grazie alla sua capacità di elaborare 200.000.000 di mosse al secondo.

L'intelligenza artificiale nel 21° secolo

Il 21° secolo è stato dotato di sistemi informatici evoluti, accesso ai big data e ottimismo nei confronti dell'IA. Ciò ha alimentato la massiccia accettazione e applicazione di vari strumenti di intelligenza artificiale in tutti i settori.

La mania dell'intelligenza artificiale ha conquistato i mercati e si è affermata nei settori dell'ecologia, dell'economia e persino dei prodotti di consumo. Da allora, sono stati compiuti rapidi progressi attraverso la ricerca e lo sviluppo.

Si prevede che il mercato globale di hardware, software, servizi e tecnologia IA crescerà da 58,3 miliardi di dollari nel 2021 a 309,6 miliardi di dollari entro il 2026. Ci sono stati progressi significativi nell'analisi del testo, nell'elaborazione di immagini e video e persino nel riconoscimento vocale.

Gli strumenti basati sull'intelligenza artificiale si sono fatti strada nella nostra vita quotidiana di oggi. Sebbene ne riconosciamo alcuni come IA, altri sono più occultati. Il software bancario, il data mining e persino il motore di ricerca di Google sono tra i risultati degni di nota dell'IA. Tuttavia, spesso vengono ridotti a semplici prodotti dell'informatica in evoluzione.

Cos'è l'apprendimento automatico o ML?

L'apprendimento automatico è un tipo di intelligenza artificiale. Gli algoritmi di Machine Learning analizzano grandi quantità di dati per rilevare modelli. Questa analisi consente agli algoritmi di prevedere i risultati in base al comportamento storico.

Evoluzione dell'apprendimento automatico

Per anni, l'apprendimento automatico ha fatto parte del programma di formazione sull'IA. Tuttavia, verso la fine degli anni '70, l'IA si è concentrata su approcci basati sulla conoscenza e ha abbandonato gli algoritmi. Ciò ha causato una rottura tra le due discipline.

Tecnici e ricercatori del campo si sono riorganizzati in un campo separato. L'obiettivo ora era risolvere i problemi quotidiani della vita reale.

Apprendimento automatico nel 21° secolo

L'alba di Internet ha portato con sé un accesso più diretto ai dati. Negli anni '90, ML è stato in grado di dimostrare la sua utilità a un pubblico più ampio e prosperare.

Da allora, le applicazioni di Machine Learning hanno fornito soluzioni a problemi comuni del settore. L'analisi dei dati di vendita, i consigli sui prodotti, i prezzi dinamici hanno aiutato le aziende a diventare più solide. Il riconoscimento vocale, il riconoscimento facciale e il rilevamento delle frodi hanno reso i nostri sistemi più sicuri.

Gli algoritmi di Machine Learning sono intorno a noi più spesso che mai. I nostri feed di Facebook, i consigli di Netflix e persino le previsioni di borsa sono alimentati da Machine Learning tramite Deep Learning.

Che cos'è l'apprendimento profondo?

Il deep learning è un sottoinsieme del machine learning. Uno sforzo per replicare la rete neurale del cervello umano costituisce la base degli algoritmi DL. L'evoluzione del deep learning ha consentito alle macchine di fare previsioni molto più complesse rispetto a prima. Ha anche consentito una maggiore precisione che mai.

Come suggerisce il nome, il Deep Learning è molto più profondo e multistrato del Machine Learning. Rovescia l'apprendimento lineare e si adatta a un processo più elaborato. Man mano che il Deep Learning si evolve, l'obiettivo rimane quello di ottenere un output accurato e di alto livello attraverso dati di input grezzi.

Cosa sono le reti neurali?

Le reti neurali sono la base su cui lavorano gli algoritmi di Deep Learning. Progettati per replicare il funzionamento del cervello umano, questi formano una rete multistrato.

I neuroni costituiscono i molti strati di una rete neurale. Questi neuroni interconnessi facilitano il trasferimento di informazioni. Gli strati di una rete neurale possono essere suddivisi approssimativamente in tre tipi.

Livello di input

I dati per l'input vengono prima suddivisi in pixel. Ogni pixel viene quindi assegnato a un neurone sul livello di input. I canali portano quindi queste informazioni al livello successivo. Determinano anche quali neuroni nello strato successivo devono essere attivati.

Strati nascosti

Il processo di analisi e trasferimento attraverso i canali continua attraverso più livelli nascosti. I neuroni selezionati vengono attivati ​​ad ogni passaggio per fornire l'output corretto. Il bias (il numero assegnato ai neuroni) e il peso dei canali vengono costantemente regolati. Differiscono anche tra livelli e algoritmi per determinare l'output ricevuto.

Livello di output

All'altra estremità del web c'è il livello di output. I dati trasferiti e analizzati tra i livelli di input e nascosti si manifestano attraverso il livello di output.

Tipi di apprendimento profondo

Il deep learning o machine learning può essere svolto in vari modi. Il percorso scelto determina il modo in cui l'algoritmo analizza i dati, la quantità di intervento umano richiesto e l'output finale. Ci sono due tipi principali in cui può avvenire l'apprendimento.

Apprendimento supervisionato (SL)

In questo metodo, le variabili sono ben etichettate. Ciò significa che l'input è già contrassegnato con l'output corretto. La macchina è in addestramento per mappare i due insieme.

Come suggerisce il nome, l'apprendimento supervisionato è come uno studente che impara sotto la supervisione di un insegnante per raggiungere le risposte corrette.

Questo metodo funziona alla grande per attività più semplici. Si inizia creando un set di dati di addestramento ben etichettato. Dopo il processo di formazione, puoi condurre un test dei dati. Un sottoinsieme dei dati di addestramento è la base del test per giudicare se l'output previsto è corretto.

[Infografica: forme di processo etichettate con nomi, apprendimento, test, output]

I modelli SL funzionano in applicazioni reali come il rilevamento delle frodi, il filtraggio dello spam, la valutazione del rischio o persino gli algoritmi dei social media. È il più comunemente usato dei tre tipi.

Apprendimento non supervisionato

A differenza dell'apprendimento supervisionato, i dati di input nell'apprendimento non supervisionato non sono etichettati. Invece, l'addestramento avviene con set di dati senza etichetta. I pattern vengono identificati senza prompt specificati. L'apprendimento senza supervisione è simile al modo in cui il cervello umano elabora le informazioni.

L'analisi dell'input grezzo per trovare somiglianze sottostanti e raggruppare i dati sulla base di questi è l'obiettivo dell'apprendimento non supervisionato.

L'assenza di etichette consente lavorazioni complesse e articolate. Apre l'ambito di quale tipo di dati può essere analizzato.

9 Applicazioni ed esempi di Deep Learning con esempi

1. Intrattenimento

Il deep learning ha favorito il processo di creazione, pubblicazione e distribuzione di media di intrattenimento. L'analisi del linguaggio del corpo umano attraverso le telecamere ha reso più facile la modellazione di personaggi virtuali. L'analisi approfondita dei video ha reso più veloce il processo di editing, sincronizzazione audio-video e trascrizioni. Il cinema viene rivoluzionato grazie al Deep Learning.

I servizi di streaming e le piattaforme di social media utilizzano il Deep Learning. Li aiuta a offrire un'esperienza più personalizzata all'utente finale. Dalle raccomandazioni alle pubblicità, il Deep Learning facilita il miglior targeting. Netflix, Amazon, YouTube, Facebook incorporano il Deep Learning nei loro algoritmi.

Anche l'intrattenimento sportivo raccoglie i frutti del DL. L'analisi delle emozioni dei giocatori, la risposta del pubblico e così via aiutano a scegliere i momenti salienti migliori da ore di filmati. Un ottimo esempio di ciò è stato IBM Watson a Wimbledon 2018.

2. Assistenti virtuali

Gli assistenti virtuali oggi sono potenti come un essere umano a tua completa disposizione. Possono prendere appunti, eseguire azioni e persino offrire suggerimenti al comando della tua voce.

I nostri assistenti virtuali utilizzano il deep learning per estrarre dati da noi. Dalla nostra voce, accento, luoghi che visitiamo, alle canzoni che amiamo, sanno tutto. Questo li aiuta a migliorare e a essere più personalizzati in base alle tue esigenze nel tempo.

Il deep learning costituisce la base di Siri, Alexa, Google Assistant e della maggior parte degli altri assistenti virtuali.

3. Riconoscimento visivo

I sistemi di riconoscimento visivo vanno da quelli di base a quelli multistrato. I modelli di deep learning possono identificare e ordinare le immagini in base alla posizione, agli oggetti e persino alle persone.

L'analisi delle immagini per l'oscenità sulle piattaforme dei social media aiuta a creare un ambiente più sicuro per tutti. Il riconoscimento visivo aiuta ad accedere alle immagini giuste dalle vaste librerie dei motori di ricerca. Ordina anche le immagini nella tua galleria in modo da poter trovare rapidamente ciò di cui hai bisogno.

Il riconoscimento facciale è stato utilizzato nelle applicazioni di sicurezza per anni. Anche gli smartphone ora si sbloccano riconoscendo il tuo volto. Queste rivoluzioni sono tutte grazie al Deep Learning.

4. Sanità

Il settore sanitario è il primo esempio del contributo del Deep Learning al miglioramento della vita umana. Nel corso degli anni, i sistemi basati su GPU hanno semplificato il lavoro degli operatori sanitari. Hanno anche contribuito a una diagnosi efficiente, a un trattamento standardizzato e a prestazioni complessivamente migliori.

Il deep learning ha consentito ai sistemi sanitari di,

• Affrontare la carenza di lavoratori di qualità
• Condurre una diagnosi precoce accurata
• Offri migliori referti patologici
• Prevedi focolai o epidemie
• Standardizzare il percorso di trattamento
• Sviluppare nuovi farmaci e vaccini

Sebbene sia stato spesso accolto con scetticismo, il Deep Learning è sempre più utilizzato per scopi di ricerca. Anche molti giganti della sanità stanno adottando modelli di Deep Learning per offrire cure più rapide e migliori e ridurre i costi.

5. Elaborazione del linguaggio naturale (PNL)

L'analisi del testo o del discorso e la sua comprensione per offrire il giusto risultato è l'elaborazione del linguaggio naturale o PNL.

Le complessità e le sfumature del linguaggio umano sono infinite. Quindi, sistemi come il Deep Learning che apprendono e migliorano man mano hanno il sopravvento.

La PNL viene accettata nel riassumere materiale di lettura di lunga durata, come i documenti legali. Aiutano anche a classificare il testo, analizzare il sentimento e rispondere alle domande.

Anche gli strumenti di customer care ed experience chat hanno trovato un ottimo impiego per la PNL. La capacità di comprendere le complessità e persino di creare frasi in modo indipendente consente ai bot di funzionare con un'efficienza eccellente.

6. Rilevamento di frodi

Il settore bancario e finanziario non è estraneo a transazioni fraudolente e truffatori. L'adozione di sistemi di sicurezza basati sul Deep Learning ha contribuito ad aggiungere un ulteriore livello di protezione.

I modelli identificano i modelli nelle transazioni dei clienti, tengono traccia dei punteggi di credito e lanciano l'allarme alla vista di attività anomale. Tali implementazioni hanno aiutato le frodi con carte di credito e risparmiato denaro nel recupero e nell'assicurazione.

7. Traduzione linguistica

Man mano che il mondo diventa più piccolo, aumenta la necessità di essere in grado di tradurre le informazioni. Il deep learning ha consentito al software di identificare le lettere e di tradurle nella lingua prevista.

Le traduzioni automatiche automatiche possono attualmente essere eseguite in due modi: traduzione automatica di testo e traduzione di immagini.

Tali strumenti sono utili non solo per scopi aziendali globali, ma anche per la vita quotidiana. Che tu sia un turista o desideri compiere un gesto speciale per il tuo amico all'estero, la lingua non è più una barriera. Tutto questo grazie ad app come Google Translate, Google Lens, ecc., che incorporano il Deep Learning per colmare le lacune.

8. Restauro dei pixel

Per anni, la qualità della fotocamera sugli smartphone e i sistemi di sicurezza sono rimasti problematici. In molti casi, lo fa ancora. Lo zoom nei video per identificare le persone è spesso ostacolato dalla risoluzione limitata.

Pixel Recursive Super Resolution, una rete DL addestrata dai ricercatori di Google Brain nel 2017, ha trovato una soluzione. La rete è stata in grado di acquisire immagini di volti a bassa risoluzione e migliorarle. Il miglioramento è stato abbastanza significativo da evidenziare le caratteristiche importanti e consentire l'identificazione.

Le applicazioni del miglioramento delle immagini attraverso il deep learning sono molte. Ma soprattutto, possono essere utilizzati dai dipartimenti di polizia e dalle forze dell'ordine per potenziare i sistemi giudiziari.

9. Auto a guida autonoma

Un'idea che una volta appariva solo in sogni fantastici, le auto a guida autonoma sono ora più che mai una realtà. Cosa alimenta questa spettacolare impresa umana così vicina al perfezionamento? Hai indovinato, Deep Learning.

Una rete multistrato di algoritmi di Deep Learning dà vita alle auto senza conducente. Le auto a guida autonoma possono identificare segnaletica e percorsi, manovrare nel traffico e persino gestire elementi in tempo reale come i blocchi stradali.

Ciò è reso possibile grazie ai dati di telecamere, sensori e geomappatura. La ricerca continua per migliorare i nostri modelli di Deep Learning per perfezionare i veicoli a guida autonoma.

Le auto senza conducente sono destinate a risolvere molte sfide umane quotidiane. Possono essere utilizzati per il trasporto quotidiano e per le consegne commerciali, tra molti casi d'uso.

Risposta del mercato al deep learning

Alla sua concezione, il Deep Learning si proponeva di risolvere i problemi della vita reale attraverso le sue soluzioni. Sarebbe un eufemismo dire che è riuscito a raggiungere il suo obiettivo.

Ogni giorno che passa, l'accettazione e l'adozione del Deep Learning raggiunge nuovi settori. Diamo un'occhiata ad alcuni fattori critici del mercato che danno un'idea del promettente futuro di DL.

• Per il periodo previsto dal 2020 al 2025, si prevede che il mercato del Deep Learning registrerà un CAGR del 42,56%
• A partire dal 2019, il Nord America deteneva la quota più alta nel mercato DL.
• La sottoregione dell'Oceania e l'Indo-Pacifico presentano il tasso di crescita più elevato per il mercato del Deep Learning
• Giocatori significativi includono Facebook Inc., Google LLC, Microsoft Corporation, IBM Corporation e Amazon Web Services Inc.

Limiti dell'apprendimento profondo

Data la forza rivoluzionaria del Deep Learning, può sembrare ingiusto sottolinearne i limiti. Tuttavia, è essenziale considerare i limiti solo come limiti. Non significano altro che possibilità di miglioramento e crescita.

Diamo un'occhiata ad alcuni degli attuali limiti del Deep Learning così come lo conosciamo.

1. Necessità di enormi quantità di dati

L'efficienza di qualsiasi modello di Deep Learning dipende dalla quantità e dalla qualità dei dati di addestramento. Non sorprende che quantità così grandi di dati non siano accessibili a tutti.

Una dipendenza così elevata dei sistemi di deep learning dall'abbondanza di dati pone un limite. Porta anche a eventi sfortunati, come quando questo software della polizia britannica non riusciva a distinguere le dune di sabbia dai nudi.

2. Incapacità di comprendere il contesto

Un altro difetto del Deep Learning è la sua incapacità di adattarsi a contesti mutevoli.

Ad esempio, un modello di Deep Learning addestrato per giocare a un gioco può battere il campione umano in carica. Tuttavia, offrigli un altro gioco e lo stesso set di istruzioni nel modello non garantisce la vittoria.

La necessità di riaddestrare i modelli di Deep Learning a ogni cambiamento di contesto potrebbe essere vista come una limitazione in tempi di rapida crescita.

Ricercatori e scienziati hanno messo i loro sforzi nel sottolineare altri limiti del Deep Learning. Mentre alcuni derivano da puro scetticismo, altri sono vere critiche costruttive. Si stanno compiendo continui progressi verso il miglioramento del Deep Learning e della sua efficacia.

Conclusione

Il deep learning fa già parte integrante della nostra vita quotidiana e dei servizi che utilizziamo. Anche il futuro sembra riservare una più ampia accettazione e adozione del Deep Learning. La sua utilità in molteplici aree e settori mette in mostra il potenziale dei modelli DL.

Le previsioni mostrano una crescita fenomenale per il mercato del Deep Learning nei prossimi anni. È un buon momento per le aziende per immergersi nel mondo AI e DL. È anche un quadro di speranza per le aziende e le industrie che beneficeranno del Deep Learning.